scikit-learn是我们必须掌握的机器学习包,在理解机器学习算法的基础上使用scikit-learn进行测试会加深对算法的理解,在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识,熟练掌握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。

推荐学习《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》,通俗易懂的结合实例讲解了很多库函数的使用,最令我感兴趣的就是P118的那段话:人生价值的实现,在于消费资源(增熵过程)来获取能量,经过自己的劳动付出,让世界变得更加纯净有序(减熵过程),信息增益(减熵量-增熵量)即是衡量人生价值的尺度。

学习参考:

《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》PDF版,334页,带书签目录,文字可以复制粘贴;epub版,192页,带书签目录,文字可以复制粘贴;配套源代码。

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