Python机器学习=Python machine learning

内容简介

《Python机器学习》是一本深入探讨Python在机器学习领域应用的书籍。作者塞巴斯蒂安·拉施卡通过详细的案例和代码示例，展示了如何使用Python进行数据分析和机器学习。

本书适合有一定编程基础的读者，尤其是那些对数据科学和机器学习感兴趣的开发者。通过阅读本书，读者可以掌握Python在机器学习中的核心技术和应用方法。

第1章赋予计算机学习数据的能力
    1.1 构建智能机器将数据转化为知识
    1.2 机器学习的三种不同方法
    1.3 构建机器学习系统的蓝图
    1.4 Python在机器学习中的应用
本章小结
第2章机器学习分类算法
    2.1 人造神经元—早期机器学习概览
    2.2 使用Python实现感知器学习算法
    2.3 自适应线性神经元及其学习的收敛性
本章小结
第3章使用scikit-learn实现机器学习分类算法
    3.1 分类算法的选择
    3.2 初涉scikit-learn的使用
使用scikit-learn训练感知器
    3.3 逻辑斯谛回归中的类别概率
    3.4 使用支持向量机最大化分类间隔
    3.5 使用核SVM解决非线性问题
    3.6 决策树
    3.7 惰性学习算法—k-近邻算法

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