作者Yuxi (Hayden) Liu教授使用PyTorch，TensorFlow，scikit-learn和pandas带你学会机器学习从基础到构建NLP转换器和多模态模型，并且提供最佳实践技巧和真实世界的例子。
大家看看目录和一步步带你操作并且讲解清楚的程度：
机器学习和 Python 入门
构建电影推荐引擎
使用基于树的算法预测在线广告点击率
使用逻辑回归预测在线广告点击率
使用回归算法预测股票价格
利用人工神经网络预测股票价格
使用文本分析技术挖掘 20 个新闻组数据集
使用聚类和主题建模发现新闻组数据集中的潜在主题
使用支持向量机识别人脸
机器学习最佳实践
使用卷积神经网络对服装图像进行分类
使用循环神经网络对序列进行预测
利用 Transformer 模型提高语言理解和生成能力
使用多模式模型构建图像搜索引擎
利用强化学习在复杂环境中做出决策
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《Python机器学习实例教程》第四版是一本面向初学者和有经验的机器学习实践者的全面指南，他们希望学习更高级的技术，例如多模态建模。它由经验丰富的机器学习作者、前谷歌机器学习工程师刘宇熙（Hayden）编写，这一版强调最佳实践，为机器学习工程师、数据科学家和分析师提供了宝贵的见解。
探索高级技术，包括两个新章节：使用BERT和GPT的自然语言处理转换器，以及使用PyTorch和Hugging Face的多模态计算机视觉模型。您将通过实际例子学习关键的建模技术，例如预测股价和创建图像搜索引擎。
这本实用的机器学习书籍引导读者解决复杂挑战，弥合理论理解与实践应用之间的鸿沟。通过这本权威指南，提升您的机器学习和深度学习专业知识，解决复杂问题，并释放机器学习中高级技术的潜力。
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