Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现 何宇健 著 电子工业出 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
Python与机器学习这一话题是如此的宽广，仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面，甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言，其领域就包括但不限于如下：有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）和半监督学习（Semi-Supervised Learning）。而具体的问题又大致可以分两类：分类问题（Classification）和回归问题（Regression）。Python本身带有许多机器学习的第三方库，但《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充，《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编
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Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现【正版】 【正版图书，电子发票】
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拨开笼罩在机器学习知识上方复杂的数学 乌云 。 门槛超低，让数学功底薄弱的读者也可快速入门机器学习。 详解机器学习的应用场景、编程步骤、Python开发包和算法模型性能评估。 结合近100幅示意图，详解机器学习的8个常用算法的基本原理与应用。 通过20多个典型示例和8个综合应用实例，手把手带领读者进行应用实践。 提供79道典型习题，帮助读者巩固和自测所学知识，学习效果更好。 免费提供书中涉及的配套源代码和教学PPT等超值资源。 门槛超低：拨开笼罩在机器学习上方复杂的数学 乌云 ，让不具备深厚数学功底的读者也可以快速入门机器学习。 通俗易懂：尽量避免大篇幅讲解晦涩难懂的专业术语和数学公式，而是用平实的语言将机器学习常用算法的基本原理讲透，并结合大量的图示、示例和实例帮助读者理解，非常符合学习和认知规律。 内容丰富：
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Python和机器学习是当今信息领域的热门领域，众多高校开设Python学习。本书以Python为基础，使用sklearn平台，封装了众多机器学习算法，回避了烦琐的数学理论知识 ，对于初学者而言，易于上手实践，能尽快对机器学习有初步认识，提早入门。本书具有如下特点：1、代码详解：区别于市场上众多机器学习教材 重理论轻代码 ，往往只是给出伪代码，而本书的代码都是采用Python实现，使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性，从而便于学生更快地掌握机器学习的思想，加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。
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