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scikit-learn机器学习(第2版)
加文·海克
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简介
近年来,Python语言成为了广受欢迎的编程语言,而它在机器学习领域也有很好的表现。scikit-learn是一个用Python语言编写的机器学习算法库,它可以实现一系列常用的机器学习算法,是一个好工具
部分内容
近年来,Python语言成为了广受欢迎的编程语言,而它在机器学习领域也有很好的表现。scikit-learn是一个用Python语言编写的机器学习算法库,它可以实现一系列常用的机器学习算法,是一个好工具。
本书通过14章内容,详细地介绍了一系列机器学习模型和scikit-learn的使用技巧。本书从机器学习的基础理论讲起,涵盖了简单线性回归、K-近邻算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K-均值算法、主成分分析等重要话题。
本书适合机器学习领域的工程师学习,也适合想要了解scikit-learn的数据科学家阅读。通过阅读本书,读者将有效提升自己在机器学习模型的构建和评估方面的能力,并能够高效地解决机器学习难题。
本站只提供图书的试读版,同时欢迎更多的爱好读书的朋友来电子书下载网来分享更多好看的pdf电子书,免费下载您所需要的电子书籍。
本书通过14章内容,详细地介绍了一系列机器学习模型和scikit-learn的使用技巧。本书从机器学习的基础理论讲起,涵盖了简单线性回归、K-近邻算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K-均值算法、主成分分析等重要话题。
本书适合机器学习领域的工程师学习,也适合想要了解scikit-learn的数据科学家阅读。通过阅读本书,读者将有效提升自己在机器学习模型的构建和评估方面的能力,并能够高效地解决机器学习难题。
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