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本書使用Python的機器學習算法庫Scikit-learn講解機器學習重要算法的應(yīng)用，內(nèi)容包括機器學習認知、數(shù)據(jù)預(yù)處理、KNN算法、線性回歸算法、邏輯回歸算法、樸素貝葉斯算法、決策樹與隨機森林、支持向量機SVM、k-means聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模型評估與優(yōu)化。
本書使用通俗易懂的語言、豐富的圖表和大量的案例對機器學習的算法進行講解，提供了一條從實踐出發(fā)掌握機器學習知識的途徑，即使沒有很強的數(shù)學基礎(chǔ)也可快速入門，大大降低了學習門檻。本書是項目驅(qū)動活頁式教材，算法原理講解深入淺出、實踐案例豐富，配套課件、實踐案例、習題等課程資源豐富，并融入了課程思政內(nèi)容。