scikit-learn机器学习实战--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

编辑推荐

"涵盖机器学习模型和scikit-learn使用技巧、基本工具和实现方法，循序渐进地讲解相关机器学习算法，带你轻松踏上机器学习之旅。采用理论与实践相结合的方式，结合Python 3的强大功能，以最小的编程代价实现机器学习算法。全程以真实案例驱动，详解机器学习的基本概念、算法流程、模型构建、数据训练、模型评估与调优、推荐工具和实现方法。"

内容简介

本书围绕scikit-learn库，详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法，通过对相关算法循序渐进的讲解，带你轻松踏上机器学习之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，结合Python3语言的强大功能，以最小的编程代价来实现机器学习算法。本书配套PPT课件、案例源码、数据集、开发环境与答疑服务。本书共分13章，内容包括机器学习的基础理论、模型范式、策略、算法以及机器学习的应用开发，涵盖特征提取、简单线性回归、k近邻算法、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K均值算法、主成分分析等热点研究领域。本书可以作为机器学习初学者、研究人员或从业人员的参考书，也可以作为计算机科学、大数据、人工智能、统计学和社会科学等专业的大学生或研究生的教材。

作者简介

"邓立国，东北大学计算机应用博士毕业。广东工业大学任教，主要研究方向：数据挖掘、知识工程、大数据处理、云计算、分布式计算等。著有图书《scikit-learn机器学习实战》《Python数据分析与挖掘实战》《Python大数据分析算法与实例》《Python机器学习算法与应用》《数据库原理与应用（SQL Server 2016版本）》等图书。 "

第1章机器学习概述
1.1什么是机器学习
1.2机器学习的作用领城
1.3机器学习的分类
1.4机器学习理论基础
1.5机器学习应用开发的典型步骤
1.6本章小结
1.7复习题
第2章机器学习之数据特征
2.1数据的分布特征
2.1.1数据分布集中趋势的测度
2.1.2数据分布离散程度的测定
2.1.3数据分布偏态与峰度的测定
2.2数据的相关性
2.2.1相关关系
2.2.2相关分析
2.3数据的聚类性
2.4数据主成分分析
……

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