scikit-learn机器学习(第2版)

- 书名:scikit-learn机器学习(第2版)
- 作者: 加文·海克
- 格式:PDF
- 时间:2024-07-10
- 评分:
- ISBN:9787115503404
内容简介:
近年来,Python语言成为了广受欢迎的编程语言,而它在机器学习领域也有很好的表现。scikit-learn是一个用Python语言编写的机器学习算法库,它可以实现一系列常用的机器学习算法,是一个好工具。
《scikit-learn机器学习(第2版)》通过14章内容,详细地介绍了一系列机器学习模型和scikit-learn的使用技巧。《scikit-learn机器学习(第2版)》从机器学习的基础理论讲起,涵盖了简单线性回归、K-近邻算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K-均值算法、主成分分析等重要话题。
《scikit-learn机器学习(第2版)》适合机器学习领域的工程师学习,也适合想要了解scikit-learn的数据科学家阅读。通过阅读《scikit-learn机器学习(第2版)》,读者将有效提升自己在机器学习模型的构建和评估方面的能力,并能够高效地解决机器学习难题。
Gavin Hackeling 是一名数据科学家和作家。他研究过各种各样的机器学习问题,包括自动语音识别、文档分类、目标识别、以及语义切分。Gavin Hackeling 毕业于北卡罗来纳大学和纽约大学,目前和他的妻子和猫生活在布鲁克林。
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最新评论:
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豆友1859219132019-07-11非常棒,非常好的入门指南,作者一步步带你进入机器学习的世界
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The Fool2020-03-15本书,前面两章可以,后面翻译太差。而且每个想描述的小主题,都没有表达清楚。不建议买!
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勇敢的无趣2020-12-28如果你是初学者,这本书不适合你。
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