掌握线性回归、分类、数据降维、聚类、关联规则、协同过滤算法及应用。 实战新闻内容分类、泰坦尼克获救预测、中药数据分析项目。 配套示例源码、PPT课件、教学视频、教学大纲、习题与答案、作者微信答疑。
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主要作者简介
内容简介
前言
第1章 机器学习概述
第2章 Python数据处理基础
第3章 Python常用机器学习库
第4章 线性回归及应用
第5章 分类算法及应用
第6章 数据降维及应用
第7章 聚类算法及应用
第8章 关联规则挖掘算法及应用
第9章 协同过滤算法及应用
第10章 新闻内容分类实战
第11章 泰坦尼克号获救预测实战
第12章 中药数据分析项目实战
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