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@ a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。本书主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员, 帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。
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Python机器学习：预测分析核心算法= Machine learning in Python：essential techniques for predictive analysis/(美) Michael Bowles著/沙赢, 李鹏译.-北京：人民邮电出版社，2017.01 316页：图；24cm.-(异步图书) ISBN 978-7-115-43373-2：CNY69.00 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。本书主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员, 帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。 ●
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