内容简介
机器学习Python版 本书特色
初学者入门指南，使用Python语言以及scikit-learn库，掌握开发机器学习系统所需的流程、模式和策略
机器学习Python版 内容简介
本书主要包括以下四个部分: **部分包括第1章到第4章。主要阐述有关机器学习的基本概念, 重点阐述基本分类器和回归器的构建、训练和评估。第二部分包括第5章到第7章。主要阐述机器学习系统的通用评估技术, 并使用通用评估技术对基本分类器和回归器进行性能评估。第三部分包括第8章到第11章。主要阐述机器学习系统的重要学习技术工具库, 如其他分类和回归技术、特征工程。第11章讨论了如何构建机器学习管道, 以及通过调整超参数改进机器学习系统的性能。第四部分包括第12章到第15章。主要介绍机器学习的*新技术, 包括组合机器学习模型、自动化特征工程模型, 并将机器学习应用干图像和文本两个特定领域。第15章简单地介绍了神经网络和图形模型这两个机器学习前沿技术。
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