机器学习算法

书籍简介:

本书介绍了数据科学领域常用的所有重要机器学习算法以及TensorFlow和特征工程等相关内容。涵盖的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、k均值、随机森林等，这些算法可以用于监督学习、非监督学习、强化学习或半监督学习。在本书中，你将学会如何使用这些算法来解决所遇到的问题，并了解这些算法的工作方式。本书还将介绍自然语言处理和推荐系统，这些内容将帮助大家进行多种算法的实践。阅读完本书后，面对你所遇到的问题，你将了解如何选择合适的聚类、分类或回归的机器学习算法。

书籍规格:

书籍信息归属:

机器学习算法是机械工业出版社于2020.1出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习－算法 的书籍。