To work through the examples in the book Machine Learning in Python, you will need the source code. The source code for the samples is available for download from the Wiley website at www.wiley.com/go/pythonmachinelearning2e.
You will find the source code for Chapters 2-7 in Jupyter notebooks for each of the capters. Chapter 1 does not require any source code. All of the packages required to run the code can be installed using Anaconda (https://www.anaconda.com). That is by far the easiest, fastest and most fool-proof way to get everything installed and consistent. For some of the packages like XGBoost or PySpark separate installation instructions can be found in the chapters where they are first used.
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[源代码]Spark和Python机器学习实战_预测分析核心方法_第2版.rar
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2023-10-14
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[源代码]Spark和Python机器学习实战_预测分析核心方法_第2版,介绍可以有效预测结果的两类核心算法,包括惩罚线性回归方法和集成方法,通过一系列的示例细节来展示针对不同的问题如何使用这些方法。结合Spark和Python技术,引入岩石与水雷、鲍鱼年龄问题、红酒口感、玻璃分类等经典数据集,将机器学习应用到数据预测分析中,帮助全面系统地掌握利用机器学习进行预测分析的基本过程,并将其应用到实际项目中。
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[源代码]Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版
01
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