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Python机器学习基础教程-[德] 安德里亚斯·穆勒（Andreas C.Müller）[美]莎拉·吉多（Sarah Guido）著，张亮（hysic）译

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内容简介

本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

本书适合机器学习从业者或有志成为机器学习从业者的人阅读。

作者简介

Andreas C.Müller，scikit-learn库维护者和核心贡献者。现任哥伦比亚大学数据科学研究院讲师，曾任纽约大学数据科学中心助理研究员、***公司计算机视觉应用的机器学习研究员。在波恩大学获得机器学习博士学位。

Sarah Guido，Mashable公司数据科学家，曾担任Bitly公司数据科学家。

前言 ix

第 1 章　引言 1

1．1　为何选择机器学习 1

1．1．

本文链接：https://blog.csdn.net/q6q6q/article/details/109344579

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