机器学习算法的数学解析与Python实现中文版怎么样?
本书以机器学习的算法为主线，深入剖析算法的概念和数学原理，以通俗形象的语言进行讲解，让读者无须了解太多前置数学知识，就能看懂数学公式所表达的意思，从而快速掌握机器学习的思想和原理。本书首先介绍机器学习基本概念及工具，然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中主要的算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法等。
作者简介:
莫凡 新技术深度爱好者，曾经从事信息安全前沿技术跟踪研究和数据分析工作，在各类信息安全类技术期刊杂志发表文章五十余篇，现转为投身高端知识“白菜化”项目，希望能让将更多听起来高大上的名词沾一沾人间烟火，成为日常中生活真正用得上的知识。
目录:
第1章 机器学习概述 1
第2章 机器学习所需的环境 20
第3章 线性回归算法 33
第4章 Logistic回归分类算法 61
第5章 KNN分类算法 82
第6章 朴素贝叶斯分类算法 98
第7章 决策树分类算法 114
第8章 支持向量机分类算法 137
第9章 K-means聚类算法 157
第10章 神经网络分类算法 174
第11章 集成学习方法 197
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