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詳情介紹
在學(xué)習(xí)和研究機器學(xué)習(xí)的時候，面臨令人眼花繚亂的算法，機器學(xué)習(xí)新手往往會不知所措。本書從算法和Python語言實現(xiàn)的角度，幫助讀者認(rèn)識機器學(xué)習(xí)。
本書專注于兩類核心的“算法族”，即懲罰線性回歸和集成方法，并通過代碼實例來展示所討論的算法的使用原則。全書共分為7章，詳細討論了預(yù)測模型的兩類核心算法、預(yù)測模型的構(gòu)建、懲罰線性回歸和集成方法的具體應(yīng)用和實現(xiàn)。本書主要針對想提高機器學(xué)習(xí)技能的Python開發(fā)人員，幫助他們解決某一特定的項目或是提升相關(guān)的技能。
目錄
第1章 關(guān)于預(yù)測的兩類核心
第2章 通過理解數(shù)據(jù)來了解
第3章 預(yù)測模型的構(gòu)建：平衡性
第4章 懲罰線性回歸模型
第5章 使用懲罰線性方法來
第6章 集成方法
第7章 用Python 構(gòu)建集成
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