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分类建议：计算机／程序设计／Python 人民邮电出版社网址： www.ptpress.com.cn scikit-learn 机器学习 读者将学习到: 回顾基本概念，例如偏差和方差； 从类别变量、文本和图像中提取特征； 使用线性回归和K近邻算法预测连续变量的值； 使用逻辑回归和支持向量机对文档和图像进行分类； 使用套袋和推进技巧创建估计器的集成； 使用K均值聚类算法发现数据中的隐藏结构； 评估机器学习系统在常见任务中的性能。 机器学习是一个非常热门的技术，其目的是 将计算机科学和统计学相结合来构建智能 高效的模型。机器学习提供的强大算法和 技巧可以自动化驱动任何分析模型。 本书内容涵盖多种机器学习模型，包括流行 的机器学习算法，例如K近邻算法、逻辑回 归 、朴 素 贝 叶 斯 、K 均 值 算 法 、决 策 树 以 及 人工神经网络。与此同时，本书还讨论了数 据预处理、超参数优化和集成方法等主题。 读者将学会构建用于文档分类、图像识别、 广告检测等任务的系统，还将学到如何使 用scikit-learn类库的API从类别变量、文 本和图像中提取特征，如何评估模型的性 能，并对如何提升模型的性能建立直觉。 阅读完本书之后，读者将掌握在实践中运用 scikit-learn构建高效模型所需的技能， 并能够通过实用的策略完成高级任务。 [ 美 ] 加文 • 海克（Gavin Hackeling） 著 张浩然 译 第2版 scikit-learn 机器学习 Mastering Machine Learning with scikit-learn Second Edition 第 2版 scikit-learn机器学习 第2版 '.TDJLJUMFBSOÐ
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 人 民 邮 电 出 版 社 北 京 [ 美 ] 加文• 海克（Gavin Hackeling） 著 张浩然 译 第2版 scikit-learn 机器学习 Mastering Machine Learning with scikit-learn Second Edition '.TDJLJUMFBSOÐ
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 版权声明 Copyright ©2017 Packt Publishing. First published in the English language under the title Mastering Machine Learning with scikit-learn, Second Edition. All rights reserved. 本书由英国 Packt Publishing公司授权人民邮电出版社出版。未经出版者书面许可，对本书的任何部分不 得以任何方式或任何手段复制和传播。 版权所有，侵权必究。  著 [ 美] 加文·海克（ Gavin Hackeli