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Python机器学习 预测分析核心算法 PDF扫描版详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现,能够适用于高机器学习技能的Python开发人员阅读。 欢迎下载!
机器学习关注于预测,其核心是一种基于数学和算法的技术,要掌握该技术,需要对数学及统计概念有深入理解,能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。
《Python机器学习:预测分析核心算法》通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法,展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务,从而降低机器学习难度,使机器学习能够被更广泛的人群掌握。
作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法,避免复杂的数学推导,同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理,不论简单问题还是复杂问题,读者都可以学会如何找到问题的解决算法。书中详细的示例,给出了具体的可修改的代码,展示了机器学习机理,涵盖了线性回归和集成方法,帮助理解使用机器学习方法的基本流程。
Python机器学习:预测分析核心算法为不具备数学或统计背景的读者量身打造,详细介绍了如何:
1、针对任务选择合适算法;
2、对不同目的应用训练好的模型;
3、学习数据处理机制,准备数据;
4、评估模型性能以保证应用效果;
5、掌握Python 机器学习核心算法包;
6、使用示例代码设计和构建你自己的模型;
7、构建实用的多功能预测模型。
Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。...
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