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本书面向对机器学习感兴趣的专业认识，帮助从零开始一步一步掌握机器学习的奥义，在阅读的过程中由浅入深，慢慢步入机器学习的殿堂，零基础也可学习哦！

第1章简介篇…1

1.1 机器学习综述…1

1.1.1 任务…3

1.1.2 经验…5

1.1.3 性能…5

1.2 Python编程库…8

1.2.1 为什么使用Python…8

1.2.2 Python机器学习的优势…9

1.2.3 NumPy & SciPy…10

1.2.4 Matplotlib…11

1.2.5 Scikit-learn…11

1.2.6 Pandas…11

1.2.7 Anaconda…12

1.3 Python环境配置…12

1.3.1 Windows系统环境…12

1.3.2 Mac OS 系统环境…17

1.4 Python编程基础…18

1.4.1 Python基本语法…19

1.4.2 Python 数据类型…20

1.4.3 Python 数据运算…22

1.4.4 Python 流程控制…26

1.4.5 Python 函数(模块)设计…28

1.4.6 Python 编程库(包)的导入…29

1.4.7 Python 基础综合实践…30

1.5章末小结…33

第2章基础篇…34

2.1监督学习经典模型…34

2.1.1分类学习…35

2.1.1.1 线性分类器

2.1.1.2 支持向量机(分类)

2.1.1.3 朴素贝叶斯

2.1.1.4 K近邻(分类)

2.1.1.5 决策树

2.1.1.6 集成模型(分类)

2.1.2回归预测…64

2.12.1 线性回归器

2.1.2.2 支持向量机(回归)

2.1.2.3 K近邻(回归)

2.1.2.4 回归树

2.1.2.5 集成模型(回归)

2.2 无监督学习经典模型…81

2.2.1数据聚类…81

2.2.1.1 K均值算法

2.2.2特征降维…91

2.2.2.1 主成分分析

2.3 章末小结…97

第3章进阶篇…98

…

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