本书介绍了数据科学领域常用的所有重要机器学习算法以及TensorFlow和特征工程等相关内容。涵盖的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、k均值、随机森林等,这些算法可以用于监督学习、非监督学习、强化学习或半监督学习。 在本书中,你将学会如何使用这些算法来解决所遇到的问题,并了解这些算法的工作方式。本书还将介绍自然语言处理和推荐系统,这些内容将帮助大家进行多种算法的实践。
机器学习算法(原书第2版)(使机器学习算法通过Python实现真正“落地”的书,侧重于介绍如何在Python环境下使用机器学习方法库,并通过大量实例清晰形象地展示了不同场景下机器学习方法的应用,助你夯实基础。) (智能系统与技术丛书) EPUB, PDF, MOBI, AZW3, TXT, FB2, DjVu, Kindle电子书免费下载。