《scikit-learn机器学习实战》简介

#好书推荐##好书奇遇季#scikit-learn机器学习入门书《scikit-learn机器学习实战》，京东当当天猫都有发售。双色印刷，定价69元，打折一下更便宜。从算法和案例入手，快速掌握机器学习

本书背景

scikit-learn项目最早由数据科学家 David Cournapeau在2007年发起，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，它是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构并使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，即使计算机具有智能的根本途径。

本书针对机器学习这个领域，描述了多种学习模型、策略、算法、理论以及应用，基于Python3使用scikit-learn工具包演示算法解决实际问题的过程。对机器学习感兴趣的读者可通过本书快速入门，快速胜任机器学习岗位，成为人工智能时代的人才。

本书内容

本书共分13章，系统讲解机器学习的典型算法，内容包括机器学习概述、数据特征提取、scikit-learn估计器分类、朴素贝叶斯分类、线性回归、k近邻算法分类和回归、从简单线性回归到多元线性回归、从线性回归到逻辑回归、非线性分类和决策树回归、从决策树到随机森林、从感知机到支持向量机、从感知机到人工神经网络、主成分分析降维。本书的例子都是在Python3集成开发环境Anaconda3中经过实际调试通过的典型案例，同时本书配备了案例的源码和数据集供读者参考。

读者需要了解的重要信息

本书作为机器学习专业图书，介绍机器学习的基本概念、算法流程、模型构建、数据训练、模型评估与调优、必备工具和实现方法，全程以真实案例驱动，案例采用Python3实现。本书涵盖数据获得、算法模型、案例代码实现和结果展示的全过程，以机器学习的经典算法为轴线：算法分析→数据获取→模型构建→推断→算法评估。本书案例具有代表性，结合了理论与实践，并能明确机器学习的目标及完成效果。

本书读者

本书适合大数据分析与挖掘、机器学习与人工智能技术的初学者、研究人员及从业人员，也适合作为高等院校和培训机构大数据、机器学习与人工智能相关专业的师生教学参考。

本书作者

邓立国，东北大学计算机应用博士毕业。广东工业大学任教，主要研究方向：数据挖掘、知识工程、大数据处理、云计算、分布式计算等。著有图书《scikit-learn机器学习实战》《Python数据分析与挖掘实战》《Python大数据分析算法与实例》《Python机器学习算法与应用》《数据库原理与应用（SQL Server 2016版本）》。

本书目录

第1章机器学习概述 1
第2章机器学习之数据特征 9
第3章用scikit-learn估计器分类
第4章朴素贝叶斯分类
第5章线性回归
第6章用k近邻算法分类和回归
第7章从简单线性回归到多元线性回归
第8章从线性回归到逻辑回归
第9章非线性分类和决策树回归
第10章集成方法：从决策树到随机森林
第11章从感知机到支持向量机
第12章从感知机到人工神经网络
第13章主成分分析降维

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