Python機器學習開發實戰
王新宇
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王新宇
本書一共分爲19章，1~7章是編程基礎，爲了讓那些沒有編程經驗的但是又想從事數據分析工作的學員有個入門的基礎。8~19章則介紹了機器學習領域中常用的算法，他們分別是線性迴歸，邏輯迴歸，神經網絡，線性判別，最近鄰算法，決策樹與隨機森林，樸素貝葉斯，支持向量機，主成分分析，奇異值分解，k-means聚類。在第19章中則着重介紹了現在比較流行的深度學習框架。
這本書當我的教科書就是一種折磨 建議看這本書的人先了解一下機器學習再看
在jupyter跑了一遍，如果你對機器學習的實戰不是很瞭解，可以看看試試