Question

第1章，Python机器学习的生态系统，深入Python，它有一个深度活跃的开发者社区，而且许多开发者来自科学社区。这为Python提供了丰富的科学计算库。在本章中，我们将讨论这些关键库的特性以及如何准备你的环境，以最好地利用它们。

第2章，构建应用程序，发现低价的公寓，指导我们构建第一个机器学习应用程序，我们从一个最小但实际的例子开始：建设应用程序来识别低价的公寓。到本章结束，我们将创建一个应用程序，使得寻找合适的公寓变得更容易点。

第3章，构建应用程序，发现低价的机票，演示了如何构建应用程序来不断地监测票价。一旦出现异常价格，应用程序将提醒我们，可以快速采取行动。

第4章，使用逻辑回归预测IPO市场，展示了我们如何使用机器学习决定哪些IPO值得仔细研究，而哪些可以直接跳过。

第5章，创建自定义的新闻源，介绍如何构建一个系统，它会了解你对于新闻的品味，而且每天都可以为你提供个性化的新闻资讯。

第6章，预测你的内容是否会广为流传，检查一些被大家广泛分享的内容，并试图找到这种内容相对于其他人们不愿分享的内容有哪些特点。

第7章，使用机器学习预测股票市场，讨论如何构建和测试交易策略。当你试图设计属于自己的系统时，有无数的陷阱要避免，这是一个几乎不可能完成的任务。但是，这个过程有很多的乐趣，而且有的时候，它甚至可以帮你盈利。

第8章，建立图像相似度的引擎，帮助你构建高级的、基于图像的深度学习应用。我们还将涵盖深度学习的算法来了解为什么它们是如此的重要，以及为什么它们成为了最近研究的热点。

第9章，打造聊天机器人，演示如何从头构建一个聊天机器人。读完之后，你将了解更多关于该领域的历史及其未来前景。

第10章，构建推荐引擎，探讨不同类型的推荐系统。我们将看到它们在商业中是如何实现和运作的。我们还将实现自己的推荐引擎来查找GitHub资料库。