Python与机器学习实战 决策树集成学习支持向量机与神经网络算法详解及编程实现 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
Python与机器学习这一话题是如此的宽广，仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面，甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言，其领域就包括但不限于如下 有监督学习（SupervisedLearning），无监督学习（UnsupervisedLearning）和半监督学习（Semi-SupervisedLearning）。而具体的问题又大致可以分两类 分类问题（Classification）和回归问题（Regression）。Python本身带有许多机器学习的第三方库，但《Python与机器学习实战 决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充，《Python与机器学习实战 决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》
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