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机器学习基础与实战

📝 内容简介

本书共10章,第1章介绍了机器学习算法的基本概念、分类及本书开发环境的搭建。第2章介绍了机器学习算法中经常用到的NumPy相关知识及绘图工具包Matplotlib。第3章介绍了最简单也是最常用的线性回归算法。第4章介绍了搜索算法。第5章介绍了二分类的Logistic回归算法和多元回归算法SoftMax,以及评价分类结果优劣的各种指标。第6章介绍了支持向量机算法及支持向量机的核函数方法。第7章介绍了朴素贝叶斯算法。第8章介绍了决策树优化算法及由多棵决策树构成的随机森林算法等集成学习算法。第9章介绍了聚类算法。第10章介绍了降维算法。