Python机器学习

书籍简介:

本书以案例驱动的方式讲解机器学习算法的知识点，并以Python语言作为基础开发语言实现算法，包括目前机器学习主流算法的原理、算法流程图、算法的详细设计步骤、算法实例、算法应用、算法的改进与优化等环节。全书共分17章，前两章介绍机器学习与Python语言的相关基础知识，后面各章以案例的形式分别介绍线性回归算法、逻辑回归算法、K最近邻算法、PCA降维算法、k-means算法、支持向量机算法、AdaBoost算法、决策树算法、高斯混合模型算法、随机森林算法、朴素贝叶斯算法、隐马尔可夫模型算法、BP神经网络算法、卷积神经网络算法、递归神经网络算法。

书籍规格:

书籍信息归属:

Python机器学习是机械工业出版社于2019.6出版的中图分类号为 TP311.561 的主题关于 软件工具－程序设计 的书籍。