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书籍 信息

 

本书对于机器 学习 的核心 方法 ，进行了深入而详细的介绍，并特别关注各学科最常用的 算法 。最大特色在于力图以生动的 语言 、较多的插图与大量的实例来直观地解释 机器学习 的原理。同时，结合主流的Python语言，及时地介绍相应的 软件 操作与 经典 案例 ，为读者提供“一站式”服务。本书还提供详尽的 数学 推导，尽量避免跳跃，并辅以直观的 文字 解释。对于看似 复杂 的机器学习原理，则删繁就简，娓娓道来，让读者渐入佳境。

本书适合普通高等学校理、工、农、医、 计算机 、 统计 学以及 经济 管理 、 社会 科学 类的高年级本科生与 研究 生使用。先修课包括 微积分 、线性代数与 概率 统计，但不要求有 编程 或Python语言经验。本书将从零开始，让读者快速体会到Python语言的美妙与威力。

目录:
第1章 绪论
第2章 Python 入门
第3章 数学回顾
第4章 线性回归
第5章 逻辑 回归
第6章 多项逻辑回归
第7章 判别分析
第8章 朴素贝叶斯
第9章 惩罚回归
第10章 K近邻法
第11章 决策 树
第12章 随机森林
第13章 提升 法
第14章 支持向量机
第15章 人工 神经网络
第16章 主成分分析
第17章 聚类分析
第18章 数据 科学的Python语言

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