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本书是机器学习入门书,以Python语言介绍。主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。 前言  ix 第1章 引言  1 1.1 为何选择机器学习  1 1.1.1 机器学习能够解决的问题  2 1.1.2 熟悉任务和数据  4 1.2 为何选择Python  4 1.3 scikit-learn  4 1.4 必要的库和工具  5 1.

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第1章介绍了机器学习算法的划分。第二章追溯了机器学习的起源;第三章介绍了机器学习中分类算法的基本内容;第四章讨论了如何处理原始数据中常见的问题;第五章介绍了如何通过降维来压缩数据的特征数量等等

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本书对机器学习的各种算法进行了系统的讲解。第1章对机器学习以及Python在机器学习中的应用进行了简要的介绍,在后续章节分别讨论了数据分类(第2、3章)、数据预处理(第4、5章)、模型优化(第6章)、集成学习(第7章)、回归(第10章)、聚类(第11章),以及当前流行的神经网络及其深度学习(第12、13章)。每个章节基本上都是按照算法介绍、Python实现,以及使用scikit-learn来应用算法这样的模式进行讨论的,让读者既能掌握算法的本质,又能尽快将其应用到实际开发中去。

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第1 章 监督学习 ............................................. 1 1.1 简介 ................................................. 1 1.2 数据预处理技术 ....................................... 2 1.2.1 准备工作 ....................................... 2 1.2.2 详细步骤 ....................................... 2 1.3 标记编码方法 ............

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