《Python Machine Learning》索引

目录部分：

第一章：赋予计算机从数据中学习的能力

第二章：训练简单的机器学习算法—— 分类

第三章：使用 sklearn 训练机器学习 分类器

第四章：建立好的训练集—— 数据预处理

第五章：通过 降维 压缩数据

第六章：学习 模型评估 和 超参数调节 的最佳实践

第七章：结合不同的模型—— 集成学习

第八章：实际应用机器学习于 情感分析

第九章：将机器学习模型 嵌入 到 Web应用

第十章：使用 回归 分析预测连续目标变量

第十一章：处理无标记数据—— 聚类 分析

第十二章：从头开始实现一个 多层人工神经网络

第十三章：使用 Tensorflow 并行化训练神经网络

第十四章：深入理解 Tensorflow机制

第十五章：使用 CNN 对图像进行分类

第十六章：使用 RNN 对序列化数据进行建模