Python机器学习实战 简单易学的示例,涵盖多种应用场景,生动有趣的讲解,带你驶入机器学习的快车道,提供源代码
1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前,先通过几个例子,教会你具体的计算方法,让你手动实现算法; 2.书中代码比较连贯,可直接粘贴到Jupyter Notebook中运行,这一点对初学者非常有帮助; 3.书中示例浅显易懂,涵盖多种应用场景:新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告点击率预测和股票价格预测等,讲解方式生动有趣; 4.提供源代码。 本书开篇介绍Python语言和机器学习开发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念,比如数据分析、数据预处理、特征抽取、数据可视化、聚类、分类、回归和模型性能度量等。本书包含多个项目案例,涉及几种重要且有趣的机器学习算法,引导读者从头实现自己的模型。学完本书,你将了解机器学习生态系统的全貌,并掌握机器学习技术的实践和应用。 在本书的帮助下,你将学会用强大却很简
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