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机器学习实战。。
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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回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

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网上有很多所谓的清晰版本其实不是理想中的清晰版本,这个版本找了好久才找到,本来想免分数给大家分享,无奈CSDN最低要求1分,需要学习《机器学习》的同学,本书确实不错

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第一部分机器学习基础。 第二部分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回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。 第三部分无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。 第四部分机器学习算法的一些附属工具。

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作者: Peter Harrington 出版社: 人民邮电出版社 原作名: Machine Learning in Action 译者: 李锐 / 李鹏 / 曲亚东 / 王斌 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 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回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于

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机器学习实战中文版(Machine Learning in Action)pdf文档,非扫描,超高清纯文本。 - 使用Python阐述机器学习概念; - 介绍并实现机器学习的主流算法; - 面向日常任务的高效实战内容。

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机器学习实战(用Scikit-learn和TensorFlow进行机器学习)(四)
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