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Scikit-learn机器学习详解(下) 潘风文,潘启儒 著 专业科技 文轩网
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Scikit-learn机器学习详解(下)
学习机器学习和数据挖掘,就必须学习sckit-learn。本书对每种算法给出了具体的实例,由浅入深、循序渐进,叙述浅显易懂,并配以大量的图片和代码,形象化地把技术内容呈现给读者,使读者快速理解、掌握每个知识点,有效降低学习门槛。实为学习sckit-learn的非常合适的入门图书。
本书主要内容包括普通最小二乘法回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、正交匹配追踪回归、贝叶斯回归、广义线性回归、随机梯度下降回归、被动攻击回归、鲁棒回归、多项式回归、支持向量机回归、核岭回归、最近邻回归、高斯过程回归、决策树、神经网络模型、保序回归、岭分类、逻辑回归分类、随机梯度下降分类、感知机、被动攻击分类、支持向量机分类、最近邻分类、高斯过程分类、朴素贝叶斯模型、决策树分类和神经网络分类、无监督学习、半监督学习等。全书结合具体实例和图表详细讲解,语言通俗,易于学习,适合机器学习和数据挖掘专业人员和人工智能爱好者阅读,也可作为高等院校人工智能专业教材。
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