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scikit learn机器 学习 ：常用 算法 原理及 编程 实战中文版怎么样?

本书通过 通俗 易懂的 语言 、丰富的图示和生动的实例，拨开了笼罩在 机器学习 上方 复杂 的 数学 “乌云”，让读者以较低的代价和门槛 轻松 入门 机器学习。本书共分为11章，主要介绍了在Python 环境 下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识。本书涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习 软件 包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、 逻辑 回归算法、 决策 树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA 算法和k-均值算法等。本书适合有一定编程基础的读者 阅读 ，尤其适合想从事机器学习、 人工智能 、 深度学习 及 机器人 相关 技术 的程序员和爱好者阅读。另外，相关院校和 培训 机构也可以将本书作为 教材 使用。

目录:
第1章 机器学习介绍 1
第2章 Python机器学习软件包 7
第3章 机器学习理论基础 58
第4章 k-近邻算法 69
第5章 线性回归算法 83
第6章 逻辑回归算法 98
第7章 决策树 115
第8章 支持向量机 134
第9章 朴素贝叶斯算法 151
第10章 PCA算法 168
第11章 k-均值算法 190

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