如今，机器学习正在互联网上下掀起热潮，而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言，它支持快速探索和实验，并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色，就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。 本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。 举几个例子，我们会介绍怎么把StackOverflow的回答按质量高低进行分类，怎么知道某个音乐文件是爵士风格，还是重金属摇滚风格。另外，本书还涵盖了主题建模、购物习性分析及云计算等高级内容。总之，...(展开全部)

机器学习系统既复杂又独特。复杂是因为它们由许多不同的部分组成且涉及很多不同的利益相关者。独特是因为机器学习系统依赖于数据，不同应用场景的数据差异很大。在这本书中，你将学习一种整体方法来设计可靠、可扩展、可维护，并且能适应不断变化的环境和业务需求的机器学习系统。 本书作者Chip Huyen（Claypot AI的联合创始人）从达成系统整体目标的角度出发，考虑了包括处理和创建训练数据、特征选择、重新训练模型的频率以及监控哪些指标在内的每一个设计决策。本书中的迭代框架是在拥有大量文献支持的真实案例之上构建的。 本书可以在以下场景中为你提供帮助： 数据工程及选择正确的指标来解决业务问题。 自动化持续开发、评估、部署和更新模型的过程。 开发用于快速检测和解决模型在生产中问题的监控系统。 构建支持多应用场景的机器学习平台。 开发负责任的机器学习系统。

如今，机器学习正在互联网上下掀起热潮，而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言，它支持快速探索和实验，并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色，就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。 本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。 举几个例子，我们会介绍怎么把StackOverflow的回答按质量高低进行分类，怎么知道某个音乐文件是爵士风格，还是重金属摇滚风格。另外，本书还涵盖了主题建模、购物习性分析及云计算等高级内容。总之，...(展开全部)

机器学习系统既复杂又独特。复杂是因为它们由许多不同的组件组成，并涉及许多不同的领域。之所以说独特，是因为它们依赖于数据，不同用例之间的数据差异很大。在本书中，您将学习一种整体的方法来设计可靠、可伸缩、可维护的ML系统，并能适应不断变化的环境和业务需求。作者Chip Huyen是Claypot AI的联合创始人，她考虑了每个设计决策——比如如何处理和创建训练数据，使用哪些功能，多久再训练一次模型，以及监控什么——在它如何帮助整个系统实现其目标的背景下。本书中的迭代框架使用了大量参考文献支持的实际案例研究。

本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验，侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流，异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中，本书将根据MindSpore的自身特点，在各个章节突出讨论MindSpore的优势点，从而将MindSpore并列为与TensorFlow，PyTorch的三大框架。

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。 本书展示了机器学习中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括概念学习、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习课程的教材。机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从...(展开全部)

本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。 本书可作为计算机专业 本科生、研究生 教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识，也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外，还介绍了机器学习的热门应用领域推荐技术，并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深入浅出、内容全面、案例丰富，每章后都有习题和参考文献，便于学生巩固学习，适用于高等院校本科生、研究生机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的教材，也可作为对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。

本书是机器学习领域内一部具有里程碑意义的著作。包括哥伦比亚大学、北京大学在内的多个国内外名校均有以该书为基础开设的研究生课程。全书内容丰富，视野宽阔，深入浅出地介绍了目前机器学习重要的理论和关键的算法。