机器学习实战MachineLearninginAction(PeterHarrington)
含:英文原版,中文翻译版本,用到的python源代码本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。作者PeterHarrington拥有电气工程学士和硕士学位,他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利,在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家,在加入该公司之前,
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