scikit-learn机器学习：常用算法原理及编程实战
	定价	59.00
	出版社	机械工业出版社
	版次	1
	出版时间	2018年02月
	开本	16
	作者	黄永昌
	装帧	平装
	页数	0
	字数	0
	ISBN编码	9787111590248

内容介绍

本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例，拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”，让读者以较低的代价和门槛轻松入门机器学习。
本书共分为11章，介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识，涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA 算法和k-均值算法等。
本书适合有一定编程基础的读者阅读，尤其适合想从事机器学习、人工智能、深度学习及机器人相关技术的程序员和爱好者阅读。另外，相关院校和培训机构也可以将本书作为教材使用。

前言
第1章机器学习介绍 1
1.1 什么是机器学习 1
1.2 机器学习有什么用 2
1.3 机器学习的分类 3
1.4 机器学习应用开发的典型步骤 4
1.4.1 数据采集和标记 4
1.4.2 数据清洗 5
1.4.3 特征选择 5
1.4.4 模型选择 5
1.4.5 模型训练和测试 5
1.4.6 模型性能评估和优化 5
1.4.7 模型使用 6
1.5 复习题 6
第2章 Python机器学习软件包 7
2.1 开发环境搭建 7
2.2 IPython简介 8
2.2.1 IPython基础 8
2.2.2 IPython图形界面 13
2.3 Numpy简介 15

2.3.1 Numpy数组 15
2.3.2 Numpy运算 19
2.4 Pandas简介 32
2.4.1 基本数据结构 32
2.4.2 数据排序 34
2.4.3 数据访问 34
2.4.4 时间序列 36
2.4.5 数据可视化 36
2.4.6 文件读写 38
2.5 Matplotlib简介 38
2.5.1 图形样式 38
2.5.2 图形对象 40
2.5.3 画图操作 46
2.6 scikit-learn简介 51
2.6.1 scikit-learn示例 51
2.6.2 scikit-learn一般性原理和通用规则 55
2.7 复习题 56
2.8 拓展学习资源 57
第3章机器学习理论基础 58
3.1 过拟合和欠拟合 58
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