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加载JSON文件（2.5 节） ? 特征的标准化（4.2 节） ? 对特征字典编码（5.3节） ? 填充缺失的分类值（5.4节） ? 使用主成分进行特征降维（9.1节） ? 使用随机搜索选择最佳模型（12.2节） ? 训练随机森林分类器（14.4节） ? 选择随机森林中的重要特征（14.7节） 目标是让你： 1. 复制粘贴代码，并确信它能很好地运行在玩具数据集（toy dataset） 上。 2. 阅读每一节后面的讨论以增进对代码背后的理论的理解，并了解哪些参数是需要重点考虑的因素。 3. 对书中的代码进行各种组合与修改，以构建实际的应用。 哪些人适合阅读本书 本书不是机器学习的入门书。如果你对机器学习的基本概念还不太了解，或者从未花时间学习过机器学习，请不要购买本书。本书适合机器学习的实践者阅读，他们熟悉机器学习的理论和概念，可以参考书中的代码快速解决在日常开发中遇到的挑战。 另外，本书假定读者熟悉Python编程语言和包管理。 哪些人不适合阅读本书 如前所述，本书不是机器学习的入门书。因此，它不应该是你的第一本机器学习书。如果你还不熟悉交叉验证、随机森林和梯度下降等概念，那么相比那些专门介绍这些主题的书来说，本书可能不会为你带来收获。建议你先阅读一本入门类机器学习图书，再阅读本书来学习机器学习的实用解决方案。 书中用到的术语 机器学习利用了很多领域的技术，包括计算机科学、统计学和数学。因此，在关于机器学习的讨论中会使用各种各样的术语： 观察值 （observation） 我们观察到的单个单位例如一个人、一次销售或一条记录。 学习算法（learning algorithm） 用来学习模型的最佳参数的算法例如线性回归、朴素贝叶斯或决策树。 模型（model） 学习算法的输出。学习算法训练出的模型可以用来做预测。 参数（parameter） 一个模型在训练过程中学习到的权重或系数。 超参数（hyperparameter） 一个学习算法在训练前需要设置的一组参数。 性能（performance） 用来评估模型的指标。 损失（loss） 一个需要在训练中最小化或最大化的指标。 训练（train） 使用类似于梯度下降之类的数学方法将一个学习算法应用到数据上。 拟合（fit） 使用分析方法将一个机器学习算法应用到数据上。 数据（data） 一组观察值。 致谢 没有一些朋友和陌生人的帮助，这本书是不可能完成的。很难列出提供过帮助的所有人的名字，但我想至少提一下这些人：Angela Bassa、Teresa Borcuch、Justin Bozonier、Andre deBruin、Numa Dhamani、Dan Friedman、Joel Grus、Sarah Guido、Bill Kam-bouroglou、Mat Kelcey、Lizzie Kumar、Hilary Parker、Niti Paudyal、Sebastian Raschka和Shreya Shankar。 我欠他们所有人一瓶啤酒，或者五瓶。

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