Python机器学习一 预测分析核心算法PDF高清文档下载

在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知 所措。

本书从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。

全书共分为7 章，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。

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：

● 针对任务选择合适算法；

● 对不同目的应用训练好的模型；

● 学习数据处理机制，准备数据；

● 评估模型性能以保证应用效果；

● 掌握Python 机器学习核心算法包；

● 使用示例代码设计和构建你自己的模型；

● 构建实用的多功能预测模型。

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目录

第1章 关于预测的两类核心
第2章 通过理解数据来了解
第3章 预测模型的构建：平衡性
第4章 惩罚线性回归模型
第5章 使用惩罚线性方法来
第6章 集成方法
第7章 用Python 构建集成