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含：英文原版，中文翻译版本，用到的python源代码本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算
python机器学习理论+实战，线性回归。逻辑回归、决策树、SVM、感知机、随机森林、正则化
机器学习实战第二章k近邻代码python实现
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《机器学习实战》（注解版），包含机器学习基础，k-近邻算法，决策树等章节
机器学习实战全部代码，除了机器学习实战教材 pdf 版
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机器学习实战（python实现)
Sklearn与机器学习实战介绍了sklearn概率，完整的项目实战的模型训练和旋转等
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