第3章介绍基本的机器学习分类算法及其应用,同时介绍了一个最流行、最全面的开源机器学习库——Scikit-Learn。第4章讨论如何处理原始数据集中最常见的问题,如数据缺失等。本章介绍了几种方法,用于识别数据集中包含信息最丰富的特征。本章还介绍了如何处理不同类型的变量,使其可以作为机器学习算法的输入。
Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-LearnPDF超高清添加了书签目录可跳转对应章节,全文支持检索和复制,ISBN9787111726814,是一本带你全面了解现代机器学习技术并从零开始动手实践。#Python机器学习 - asxiao90于20240612发布在抖音,已经收获了107个喜欢,来抖音,记录
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《Python机器学习基于PyTorch和Scikit-learn》是一本非常优秀的机器学习实践指南。本书包含了丰富的案例研究和实践经验,让读者能够快速掌握基本的机器学习算法,以及如何使用Python进行模型训练、评估和优化等步骤。 在阅读本书的过程中,我深深感受到了作者的严谨和深入,每一个案例都非常详细,既有理论基础又有实际应用。尤...
书籍类型:Epub+Txt+pdf+mobi 创建日期:2023-08-30 10:10:03 发布日期:2024-12-24 连载状态:全集 书籍作者:塞巴斯蒂安·拉施卡 ISBN:9787111726814 运行环境:pc/安卓/iPhone/iPad/Kindle/平板 内容简介 本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法,除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法...