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隨著機器學(xué)習(xí)算法的普及，開發(fā)和優(yōu)化這些算法的新工具也得到了發(fā)展。本書首先介紹了scikit-learn包，學(xué)習(xí)如何使用scikit-learn語法；學(xué)習(xí)監(jiān)督模型和無監(jiān)督模型之間的差異，以及為每個數(shù)據(jù)集選擇適當(dāng)算法的重要性；學(xué)習(xí)將無監(jiān)督聚類算法應(yīng)用到真實的數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律，并在探索中解決無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)問題。其次，本書重點研究監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，學(xué)習(xí)如何使用scikit-learn包實現(xiàn)不同的監(jiān)督算法以及如何開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；還將了解如何采用合乎邏輯的結(jié)果分析，并通過調(diào)節(jié)超參數(shù)來改善算法的性能。

本書理論講解與練習(xí)實例相結(jié)合，并通過大量的活動指導(dǎo)讀者進行真實數(shù)據(jù)集的模擬訓(xùn)練。學(xué)完本書將知道如何描述監(jiān)督模型和無監(jiān)督模型之間的差異，以及如何將一些流行的算法應(yīng)用于現(xiàn)實生活中的數(shù)據(jù)集中，將獲得諸多技能并有信心編寫機器學(xué)習(xí)算法。

本書面向機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新手和希望學(xué)習(xí)如何使用scikit-learn庫開發(fā)機器學(xué)習(xí)算法的開發(fā)人員。讀者需要具備Python編程方面的一些知識和經(jīng)驗，但不需要任何關(guān)于scikit-learn或機器學(xué)習(xí)算法的先驗知識。