机器学习scikit-learn包 常用的算法原理及编程实战。
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机器学习实战:本书的前七章主要研究分类算法,第2 章讲述最简单的分类算法:匕近邻算法,它使用距离矩阵进行分类；第3 章引入了决策树,它比较直观,容易迎解,但是相对难于实现；第4 章将讨论如何使用概率论
非常实用的基于Python机器学习的各类算法代码,含训练集和测试集
机器学习入门书籍,值得一看,最好是买原书,中文版的翻译错误较多。 CSDN上所谓的完整版也都是内容不全的。此版本相对来说还是可以的,应该说是读书笔记。
如今,机器学习正在互联网上下掀起热潮,而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言,它支持快速探索和实验,并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色
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与《机器学习python实践》所配套的代码,其中含有不少数据集,例如鸾尾花数据集等,可以用来仅做数据集集合,也可以从代码中学习机器学习的过程
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