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《机器学习入门：Python语言实现》内容简介
本书旨在为读者提供与机器学习有关Python 3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。 本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。
《机器学习入门：Python语言实现》书籍信息摘要
《机器学习入门：Python语言实现》内容简介与阅读建议，作者 奥斯瓦尔德·坎佩萨托，科技技术。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：计算机网络、软硬件开发。
- 作者：奥斯瓦尔德·坎佩萨托
- 分类：科技技术
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《机器学习入门：Python语言实现》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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常见问题
《机器学习入门：Python语言实现》适合谁读？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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