机器学习实战(python)

机器学习与预测分析正在改变企业和其他组织的运作方式，本书将带领读者进入预测分析的世界。全书共13章，除了简要介绍机器学习及Python在机器学习中的应用，还系统讲述了数据分类、数据预处理、模型优化、集

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机器学习领域包含多种算法，用于解决各种问题。以下是常见算法示例：监督学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法；无监督学习算法：K均值聚类、层次聚类、高斯混合模

机器学习包括多种算法，用于解决不同类型问题。常见算法包括：监督学习算法如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法，以及深度学习算法如神经网络；无监督学习算法如K均值聚类

《Python+Tensorflow机器学习实战》 李鸥 编著 实例源代码

从这节算是开始进入“正规”的机器学习了吧,之所以“正规”因为它开始要建立价值函数(cost function),接着优化价值函数求出权重,然后测试验证。这整套的流程是机器学习必经环节。今天要学习的话题

主要介绍了python机器学习实战之最近邻kNN分类器,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一

Python编程语言在机器学习实战中的应用，AZW3F格式Kindle阅读版图灵程序设计丛书，人工智能技术实践案例，适合初学者和进阶者

这是机器学习及实践的源码，，jupyter notebook详细讲解~~~