在机器学习与深度学习快速发展的时代，一本能够兼顾理论与实战、基础与进阶的技术图书，往往能为学习者提供难能可贵的系统化指导。由前 Google 机器学习工程师、资深技术作家 Yuxi (Hayden) Liu 编写的《Python 机器学习实战指南》（第四版）正是一部这样的作品。
本书以真实案例贯穿全书，从推荐系统、广告点击预测、股票价格预测到图像识别、文本分析与自然语言处理，读者将亲手实践经典与前沿模型的构建过程。第四版全面更新，新增了两个重量级章节，专门讲解 NLP 领域中的 Transformer 模型（如 BERT 与 GPT），以及融合文本与图像信息的多模态模型（如 CLIP），内容紧贴工业界的最新应用趋势。
本书亮点：
- 技术栈全面：使用 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、pandas 等主流工具构建模型；
- 从基础到高级：涵盖线性/逻辑回归、决策树、神经网络、CNN、RNN、Transformer、CLIP 与强化学习；
- 强化最佳实践：专设“机器学习最佳实践”章节，贯穿整书的实用建议助你构建更稳健的模型；
- 理论与实践并重：每个模型都以实际问题为背景，配有可运行代码与详细解析；
你将学到：
- 如何构建推荐系统、预测广告点击率与股价趋势；
- 如何使用 CNN 进行图像分类与迁移学习；
- 如何使用 Transformer 模型（如 BERT 与 GPT）处理自然语言任务；
- 如何使用 CLIP 构建多模态图像搜索引擎；
- 如何在建模过程中避免过拟合，提升模型泛化能力。
适合读者：
本书非常适合具备一定 Python 编程基础的数据科学家、机器学习工程师、技术分析师、研究人员与高校学生。无论你是初学者，还是希望系统掌握深度学习与自然语言处理进阶知识的开发者，都能从本书中获得丰富而深入的学习资源。
如果你希望在纷繁复杂的机器学习世界中掌握清晰的学习路径与实战经验，《Python 机器学习实战指南》第四版绝对值得加入你的书架。
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