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《scikit-learn机器学习》内容简介
本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例，拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”，让读者以较低的代价和门槛轻松入门机器学习。本书共分为11章，介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识，涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA 算法和k-均值算法等。本书适合有一定编程基础的读者阅读，尤其适合想从事机器学习、人工智能、深度学习及机器人相关技术的程序员和爱好者阅读。
《scikit-learn机器学习》书籍信息摘要
《scikit-learn机器学习》内容简介与阅读建议，作者 黄永昌，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：黄永昌
- 分类：科技技术
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《scikit-learn机器学习》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
《scikit-learn机器学习》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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