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詳情介紹
在學(xué)習(xí)和研究機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候，面臨令人眼花繚亂的算法，機(jī)器學(xué)習(xí)新手往往會(huì)不知所措。本書從算法和Python語言實(shí)現(xiàn)的角度，幫助讀者認(rèn)識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)。
本書專注于兩類核心的“算法族”，即懲罰線性回歸和集成方法，并通過代碼實(shí)例來展示所討論的算法的使用原則。全書共分為7章，詳細(xì)討論了預(yù)測(cè)模型的兩類核心算法、預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建、懲罰線性回歸和集成方法的具體應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)。本書主要針對(duì)想提高機(jī)器學(xué)習(xí)技能的Python開發(fā)人員，幫助他們解決某一特定的項(xiàng)目或是提升相關(guān)的技能。
Python機(jī)器學(xué)習(xí) 隨書源碼下載
目錄
第1章 關(guān)于預(yù)測(cè)的兩類核心
第2章 通過理解數(shù)據(jù)來了解
第3章 預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建：平衡性
第4章 懲罰線性回歸模型
第5章 使用懲罰線性方法來
第6章 集成方法
第7章 用Python 構(gòu)建集成
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