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Python机器学习原理与算法实现/杨维忠, 张甜

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  • 设置3:本书内容共17章。第1、2章介绍Python的入门知识和进阶知识 ; 第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准 ; 第4-10章介绍相对简单的监督式学习方法, 包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶斯算法、高维数据惩罚回归算法、K近邻算法 ; 第11、12章介绍主成分分析算法、聚类分析算法两种非监督式学习算法 ; 第13-15章介绍相对复杂的监督式学习算法, 包括决策树算法和随机森林算法、提升法两种集成学习算法 ; 第16、17章介绍支持向量机算法、神经网络算法两种高级监督式学习算法。
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  • 附注提要
    本书内容共17章。第1、2章介绍Python的入门知识和进阶知识 ; 第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准 ; 第4-10章介绍相对简单的监督式学习方法, 包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶斯算法、高维数据惩罚回归算法、K近邻算法 ; 第11、12章介绍主成分分析算法、聚类分析算法两种非监督式学习算法 ; 第13-15章介绍相对复杂的监督式学习算法, 包括决策树算法和随机森林算法、提升法两种集成学习算法 ; 第16、17章介绍支持向量机算法、神经网络算法两种高级监督式学习算法。
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