书目

Python机器学习实战

内容简介

本书以机器学习算法为主题，详细介绍算法的理论细节与应用方法。全书共19章，分别介绍了逻辑回归与*熵模型、k-近邻模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、支持向量机模型、集成学习框架、EM算法、降维算法、聚类算法、神经网络模型等基础模型或算法，以及8个综合项目实例：汽车运动学片段分类、垃圾信息识别、乳腺癌识别、波士顿房价预测、生成动漫人物、鸢尾花分类、人脸识别、保险行为数据用户分类器。本书重视理论与实践相结合，希望为读者提供全面而细致的学习指导。本书适合机器学习初学者、相关行业从业人员以及高等院校计算机科学、软件工程等相关专业的师生阅读。

作者简介

吕云翔,1986-1992：北方交通大学讲师；1992-1994：比利时VUB大学应用信息技术硕士；1994-1996：比利时VUB大学MBA； 1996-2003：IT公司项目经理2003-至今：北航软件学院副教授。已出版二十几本教材（其中“计算机导论实践教程”一书获北航2010年教学成果三等奖；

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