python在机器学习中的应用

随着大数据的兴起，Python和机器学习迅速成为时代的宠儿。本书在内容编排上避免了枯燥的理论知识讲解，依循“理论简述——实际数据集——Python程序实现算法”分析数据的思路，根据实际数据集的分析目的，采用合适的主流机器学习算法来解决问题。全书共12章，其中第1～4章介绍了机器学习的基础知识；第5～12章讨论了在面对不同的数据时，如何采用一些主流的算法来解决问题，主要包括回归分析、关联规则、无监督学习、文本LDA模型、决策树和集成学习、朴素贝叶斯和K近邻分类、支持向量机和神经网络，以及深度学习入门等内容。针对每个算法，都给出Python代码实现算法建模的过程，并结合可视化技术，帮助读者更好地理解算法和分析结果。《Python在机器学习中的应用》是使用Python进行机器学习的入门实战教程，可作为以Python为基础进行机器学习的本科生和研究生入门书籍，也可供对Python机器学习感兴趣的研究人员参考阅读。