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scikit-learn 机器学习:常用算法原理及编程实战
黄永昌
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37
万字
黄永昌
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通过阅读本书,你将了解这些复杂问题背后的原理,甚至你都可以自己解决这些问题。
本书对读者的数学基础要求低,让读者可以以较低的门槛入门机器学习。
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本产品为《scikit-learn 机器学习:常用算法原理及编程实战》一书电子版全本内容,共计 37 万字。
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本产品内容授权自北京华章图文信息有限公司。
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【试读】
前言
【试读】
第1章 机器学习介绍
第2章 Python 机器学习软件包 (一)
第2章 Python 机器学习软件包 (二)
第3章 机器学习理论基础
第4章 k-近邻算法
第5章 线性回归算法(一)
第5章 线性回归算法(二)
第6章 逻辑回归算法
第7章 决策树
第8章 支持向量机
第9章 朴素贝叶斯算法(一)
第9章 朴素贝叶斯算法(二)
第10章 PCA 算法(一)
第10章 PCA 算法(二)
第11章 k- 均值算法
后记
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第1章 机器学习介绍
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第2章 Python 机器学习软件包 (一)
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第2章 Python 机器学习软件包 (二)
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第3章 机器学习理论基础
6
第4章 k-近邻算法
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第5章 线性回归算法(一)
8
第5章 线性回归算法(二)
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第6章 逻辑回归算法
10
第7章 决策树
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第8章 支持向量机
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第9章 朴素贝叶斯算法(一)
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第9章 朴素贝叶斯算法(二)
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第10章 PCA 算法(一)
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第10章 PCA 算法(二)
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第11章 k- 均值算法
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