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Applied Machine Learning for Data Science Practitioners
《面向数据科学从业者的应用机器学习》
作者：Vidya Subramanian
出版社：Wiley
出版日期：2025年4月1日

这是一本关于数据科学技术的单卷参考书，旨在指导读者如何运用应用机器学习 (ML) 来评估和解决业务问题。

《面向数据科学从业者的应用机器学习》提供了一套实用且循序渐进的指南，帮助读者构建端到端的机器学习解决方案，以应对现实世界的业务挑战，从而使数据科学从业者能够做出明智的决策，并为各种用例选择合适的技术。

与许多侧重于流行算法和编码的数据科学书籍不同，本书采用整体性的方法。它使读者能够掌握评估各种技术和算法所需的知识。本书将理论概念与实际示例相结合，以阐明关键概念、引出深刻见解并展示应用。除了代码片段和输出结果分析之外，本书还提供了结果解读方面的指导。

如果您希望提升对机器学习的理解和技术能力，本书将是您不可或缺的资源，它将理论与实践编码示例相结合。本书假定读者具备使用数据解决业务问题的基本知识、高中水平的数学和统计学基础以及基本的 Python 编程技能。

《面向数据科学从业者的应用机器学习》由一位公认的数据科学专家撰写，涵盖了以下重要主题：

数据科学基础：概述核心概念，为理解机器学习奠定基础。

数据准备：介绍机器学习问题的框架构建过程，以及为建模准备数据和特征。

机器学习问题求解：介绍一系列机器学习算法，包括回归、分类、排序、聚类、模式识别、时间序列和异常检测。

模型优化：探讨框架、决策树和集成方法，以提升性能并指导选择最有效的模型。

机器学习伦理：探讨伦理方面的考量，包括公平性、问责制、透明度和道德规范。

模型部署和监控：重点介绍生产环境部署、性能监控以及应对模型漂移。

电子版代找请联系：yefei147852

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