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本書是一本創(chuàng)建真實(shí)世界智能系統(tǒng)的問(wèn)題解決指南。提供了一種包含概念、實(shí)踐、實(shí)際示例和代碼示例的綜合方法，教給讀者理解和解決機(jī)器學(xué)習(xí)不同問(wèn)題所需的重要技能。通過(guò)介紹Python機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)中的真實(shí)案例研究，教授成為一個(gè)成功的實(shí)踐者所必需的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。本書還側(cè)重于機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，以解決不同領(lǐng)域的真實(shí)世界案例，包括生物醫(yī)學(xué)信號(hào)分析、醫(yī)療保健、安全、經(jīng)濟(jì)和金融。此外，它涵蓋了廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括回歸、分類和預(yù)測(cè)。

機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的飛速發(fā)展及其在工業(yè)界的廣泛應(yīng)用極大地推動(dòng)了其從不同領(lǐng)域中觀察（學(xué)習(xí)）數(shù)據(jù)，從而學(xué)習(xí)到復(fù)雜模型解決實(shí)際問(wèn)題的能力。通常，創(chuàng)造出高效的學(xué)習(xí)模型并且得到可靠的結(jié)果需要付出大量的時(shí)間和成本。掌握項(xiàng)目的主要概念一般可以通過(guò)以下方式完成：構(gòu)建可靠的數(shù)據(jù)流程管道，通過(guò)特征提取及選擇進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化，建模。因此，對(duì)于一個(gè)可靠的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案而言，不僅包括機(jī)器學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)框架本身，還包括成功的預(yù)處理模塊、可視化、系統(tǒng)集成以及健全的運(yùn)行時(shí)部署和維護(hù)設(shè)定。Python是一種具有多種功能的創(chuàng)新編程語(yǔ)言，其簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)和集成、活躍的開(kāi)發(fā)者社區(qū)以及不斷成長(zhǎng)的機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展及廣泛應(yīng)用做出了極大的貢獻(xiàn)。
技術(shù)的不斷進(jìn)步使得智能組織以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)成為現(xiàn)實(shí)。如今，當(dāng)數(shù)據(jù)成了重中之重，市場(chǎng)對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)人員的需求十分龐大。實(shí)際上，我們正面臨著數(shù)據(jù)科學(xué)家以及機(jī)器學(xué)習(xí)專家的短缺。從事21世紀(jì)熱門的職業(yè)毫無(wú)疑問(wèn)要在這個(gè)領(lǐng)域有專家級(jí)的經(jīng)驗(yàn)。
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是一系列計(jì)算機(jī)算法，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、k近鄰算法、支持向量機(jī)、決策樹(shù)算法以及深度學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)前應(yīng)用于許多領(lǐng)域，尤其是經(jīng)濟(jì)學(xué)、安全、醫(yī)療保健、生物醫(yī)學(xué)以及生物醫(yī)學(xué)工程。本書介紹如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)分析這些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。
本書作者有很多使用Python及其機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)。本書旨在提升讀者的技能水平，使大家能夠創(chuàng)建實(shí)際的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。同時(shí)，本書亦是一本構(gòu)建實(shí)際智能系統(tǒng)的問(wèn)題解決指南，它提供了一個(gè)包括原則、過(guò)程、實(shí)際案例以及代碼的系統(tǒng)框架。同時(shí)，本書也包括讀者在理解和解決不同的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題時(shí)所需的重要技能。
對(duì)于正在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的讀者而言，本書是一本絕佳的參考，因?yàn)闀邪吮姸嗍褂肞ython機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境進(jìn)行開(kāi)發(fā)的實(shí)際案例。本書旨在為讀者使用機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)解決不同領(lǐng)域的實(shí)際問(wèn)題打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，這些實(shí)際問(wèn)題涉及生物醫(yī)學(xué)信號(hào)分析、醫(yī)療保健、安全、經(jīng)濟(jì)以及金融領(lǐng)域。此外，本書還介紹了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括回歸、分類、聚類以及預(yù)測(cè)等方向。
本書共七章。第1章主要介紹基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析。第2章概述一些數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，例如特征提取、轉(zhuǎn)換、特征選擇以及降維。第3章概述一些常見(jiàn)的用于預(yù)報(bào)、預(yù)測(cè)和分類的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，例如樸素貝葉斯、k近鄰、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、裝袋、提升、堆疊、投票、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第4章主要呈現(xiàn)一些醫(yī)療保健領(lǐng)域中的分類案例，包括常用于生物醫(yī)學(xué)信號(hào)分析和識(shí)別的技術(shù)，例如心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）和肌電圖（EMG）信號(hào)處理。此外，第4章還會(huì)介紹一些醫(yī)療數(shù)據(jù)分類案例，例如人體行為識(shí)別，基于微陣列基因表達(dá)的癌癥、乳腺癌、糖尿病和心臟病檢測(cè)等。第5章主要介紹一些實(shí)際應(yīng)用，包括入侵檢測(cè)、釣魚(yú)網(wǎng)站檢測(cè)、垃圾郵件檢測(cè)、信用評(píng)分、信用卡欺詐檢測(cè)、手寫數(shù)字識(shí)別、圖像分類和文本分類。第6章主要介紹一些回歸技術(shù)的案例，例如股市分析、經(jīng)濟(jì)變量預(yù)測(cè)、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、風(fēng)速預(yù)測(cè)、旅游需求預(yù)測(cè)以及房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)。第7章包括一些無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的案例（聚類）。
本書主要目的是幫助包括IT專業(yè)人員、分析師、開(kāi)發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師在內(nèi)的廣大讀者掌握解決實(shí)際問(wèn)題的能力。此外，本書也可作為數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究生教材。同時(shí)，本書還能幫助研究人員建立起使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。另外，本書還將幫助包括研究人員、專業(yè)人士、學(xué)者和一系列學(xué)科的研究生在內(nèi)的廣大讀者，尤其是那些剛開(kāi)始尋求在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)分析、醫(yī)療數(shù)據(jù)分析、金融和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)以及計(jì)算機(jī)安全等領(lǐng)域應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的讀者。
執(zhí)行本書所提供的代碼示例需要在macOS、Linux或Microsoft Windows上安裝Python 3.x或更高版本。本書中的代碼示例經(jīng)常使用Python的基本庫(kù)，例如SciPy、NumPy、scikit-learn、matplotlib、pandas、OpenCV、TensorFlow和Keras。

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