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内容简介

本书以Python为开发语言，采用理论与实践相结合的形式，系统全面地介绍了机器学习涉及的核心知识。本书共6章，其中第1章介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的概念、分类、研究范围、开发环境等，介绍第一个机器学习案例；第2 、3章介绍机器学习的主要方法：监督学习与无监督学习，涉及目前机器学习最为流行的经典算法和模型，如 KNN、朴素贝叶斯、决策树、线性回归、逻辑回归、 SVM、神经网络、PCA降维、K-Means，每个算法模型都配有代码及可视化演示，让读者能更直观形象地理解机器学习；第4章介绍机器学习非常重要的数据处理方法：特征工程，特征工程能进一步提高机器学习算法的性能；第5章介绍机器学习模型的评估与优化，通过评估判断模型优劣，评估后利用优化方法使其达到生产需求；第6章介绍机器学习的应用案例，让读者更直观地感受机器学习在生产生活中的实际用途。本书附有配套教学课件、源代码、习题，供读者实践，旨在通过边学边练的方式，巩固所学知识，提升开发能力。本书可作为高等学校计算机相关专业的教材，也可作为机器学习工程技术人员的参考用书。

第1章机器学习基础 1.1 机器学习 1.1.1 什么是机器学习 1.1.2 从数据中学习 1.1.3 机器学习能够解决的问题 1.2 机器学习的分类 1.2.1 学习方式 1.2.2 算法的分类 1.3 机器学习的范围 1.4 编程语言与开发环境 1.4.1 选择Python的原因 1.4.2 安装开发环境 1.4.3 Scikit-learn 1.5 第一个机器学习应用：鸢尾花分类 1.5.1 特征数据与标签数据 1.5.2 训练数据与测试数据 1.5.3 构建机器学习模型 1.5.4 预测与评估 1.6 本章小结习题第2章监督学习 2.1 监督学习概念与术语 2.1.1 监督学习工作原理 2.1.2 分类与回归 2.1.3 泛化 2.1.4 欠拟合 2.1.5 过拟合 2.1.6 不收敛 2.2 K近邻算法 2.2.1 K近邻分类 2.2.2 K近邻回归 2.3 朴素贝叶斯 2.3.1 贝叶斯定理 2.3.2 朴素贝叶斯算法步骤 2.3.3 在Scikit-learn中使用贝叶斯分类 2.4 决策树 2.4.1 决策树的基本思想 2.4.2 决策树学习算法 2.4.3 构造决策树 2.4.4 决策树的优化与可视化 2.4.5 决策树回归 2.5 线性模型 2.5.1 线性回归 2.5.2 岭回归与Lasso回归 2.5.3 多项式回归 2.5.4 线性分类模型 2.6 逻辑回归 2.6.1 逻辑回归模型介绍 2.6.2 逻辑回归算法实现 2.7 支持向量机

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