本书帮助读者掌握开发主要机器学习模型的技能，包括监督和无监督学习(其中包括线性/对率回归)、决策树、随机森林、梯度提升机(GBM)、神经网络、k均值聚类、主成分分析和推荐系统。读者可以通过应用于文本挖掘的CNN、RNN和Word2vec接触到最新的深度学习，并学习相关理论和案例研究，如情感分类、欺诈检测、推荐系统和图像识别等，以便获得工业中使用的绝大多数机器学习算法的最佳理论和实践；除了学习算法，还将接触到在所有主要云服务提供商上运行的机器学习模型。并列题名：Pro machine learning algorithms eng