scikit-learn机器学习

书籍简介:

本书内容共计14章，分别从机器学习基础、简单线性回归、基于K临近法的分类和回归分析、特征提取和预处理、简单回归和多重回归、线性回归和逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树的非线性分类和回归、决策树、随机森林和其他方法、感知机、向量机、人工神经网络、K-means聚类等内容。

书籍规格:

书籍信息归属:

scikit-learn机器学习是人民邮电出版社于2019.1出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习 的书籍。