Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习 中文PDF文字版

一本关于Python的教程，采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决方案（并提供了相关代码，读者可以复制并粘贴这些代码，用在自己的程序中），针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的*常见任务，涵盖*简单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。

本书不是机器学习的入门书，适合熟悉机器学习的理论和概念的读者摆在案头作为参考，他们可以借鉴书中的代码，快速解决在机器学习的日常开发中遇到的挑战。

目录

第1章 向量、矩阵和数组
第2章 加载数据
第3章 数据整理
第4章 处理数值型数据
第5章 处理分类数据
第6章 处理文本
第7章 处理日期和时间
第8章 图像处理
第9章 利用特征提取进行特征降维
第10章 使用特征选择进行降维
第11章 模型评估