简介
目录
●第1章简介篇1
1.1机器学习综述1
1.1.1任务3
1.1.2经验5
1.1.3性能5
1.2Python编程库8
1.2.1为什么使用Python8
1.2.2Python机器学习的优势9
1.2.3NumPy & SciPy10
1.2.4Matplotlib11
1.2.5Scikitlearn11
1.2.6Pandas11
1.2.7Anaconda12
1.3Python环境配置12
1.3.1Windows系统环境12
1.3.2Mac OS 系统环境17
1.4Python编程基础18
1.4.1Python基本语法19
1.4.2Python 数据类型20
1.4.3Python 数据运算22
1.4.4Python 流程控制26
1.4.5Python 函数（模块）设计28
1.4.6Python 编程库（包）的导入29
1.4.7Python 基础综合实践30
1.5章末小结33〖1〗Python机器学习及实践〖1〗目录●第2章基础篇34
2.1监督学习经典模型34
2.1.1分类学习35
2.1.2回归预测64
2.2无监督学习经典模型81
2.2.1数据聚类81
2.2.2特征降维91
2.3章末小结97
●第3章进阶篇98
3.1模型实用技巧98
3.1.1特征提升99
3.1.2模型正则化111
3.1.3模型检验121
3.1.4超参数搜索122
3.2流行库/模型实践129
3.2.1自然语言处理包（NLTK）131
3.2.2词向量（Word2Vec）技术133
3.2.3XGBoost模型138
3.2.4Tensorflow框架140
3.3章末小结152
●第4章实战篇153
4.1Kaggle平台简介153
4.2Titanic罹难乘客预测157
4.3IMDB影评得分估计165
4.4MNIST手写体数字图片识别174
4.5章末小结180
●后记181
●参考文献182
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