内容简介:
本书结合了Python和机器学习两个热门领域,通过易于理解的知识讲解,帮助读者学习和掌握机器学习。
全书共20章,分为5篇。其中第1篇为基础入门篇,主要讲述Python机器学习入门、设置机器学习的环境、机器学习基础和统计分析数学基础等内容;第2篇为数据预处理篇,主要讲述了产生和加载数据集、数据预处理等内容;第3篇为机器学习算法篇,主要讲述了回归分析、决策树分析、支持向量机、聚类分析、集成学习、神经网络学习、卷积网络学习和模型评价等内容;第4篇为机器学习应用篇,主要讲述了图像识别、语音识别、期刊新闻分类和图形压缩4个机器学习应用;第5篇为项目实战篇,主要讲述了社交好友分析、电商点击率预估等。
《Python机器学习一本通》适用于想了解传统机器学习算法的学生和从业者,想知道如何高效实现机器学习算法的程序员,以及想了解机器学习算法能如何进行应用的职员、经理等。
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