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机器学习基础——基于Python和scikit-learn的机器学习应用 随着机器学习算法的普及,开发和优化这些算法的新工具也得到了发展。本书首先介绍了scikit-learn包,学习如何使用scikit-learn语法;学习监督模型和无监督模型之间的差异,以及为每个数据集选择适当算法的重要性;学习将无监督聚类算法应用到真实的数据集中,发现其中的规律,并在探索中解决无监督机器学习问题。其次,本书重点研究监督学习算法,学习如何使用scikit-learn包实现不同的监督算法以及如何开发神经网络架构;还将了解如何采用合乎逻辑的结果分析,并通过调节超参数来改善算法的性能。 本书理论讲解与练习实例相结合,并通过大量的活动指导读者进行真实数据集的模拟训练。学完本书将知道如何描述监督模型和无监督模型之间的差异,以及如何将一些流行的算法应用于现实生活中的数据集中,将获得诸多技能并有信心编写机器学习算法。 本书面向机器学习领域的新手和希望学习如何使用scikit-learn库开发机器学习算法的开发人员。读者需要具备Python编程方面的一些知识和经验,但不需要任何关于scikit-learn或机器学习算法的先验知识。
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