《scikit-learn机器学习（第2版）》是2020年4月人民邮电出版社出版的图书，作者是[美]加文·海克（Gavin Hackeling）。内容简介 近年来，Python语言成为了广受欢迎的编程语言，而它在机器学习领域也有很好的表现。scikit-learn是一个用Python语言编写的机器学习算法库，它可以实现一系列常用的机器学习算法，是一个好...
《Scikit-learn机器学习高级进阶》是2023年化学工业出版社出版的图书。内容简介 本书是《Scikit-learn机器学习详解》（潘风文编著）的进阶篇，讲解了Sklearn（Scikit-learn）机器学习框架的各种高级应用技术，包括数据集导入工具、集成学习、模型选择和交叉验证、异常检测、管道、 信号分解、模型持久化以及Sklearn系统高级...
《人工智能开发丛书：Scikit-learn机器学习详解（上）》是2021年化学工业出版社出版的图书。内容简介 本书主要内容包括机器学习介绍，NumPy、Pandas、SciPy库、Matplotlib（可视化）四个基础模块，Scikit-learn算法、模型、拟合、过拟合、欠拟合、模型性能度量指标、数据标准化、非线性转换、离散化，以及特征抽取和降维的各种...
《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》是2018年机械工业出版社出版的图书，作者是黄永昌。内容简介 本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例，拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”，让读者以较低的代价和门槛入门机器学习。本书共分为11章，介绍了在Python环境下学习Scikit-learn机器学习框架的...
《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn》是2023年机械工业出版社出版的图书。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外，还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本...
《Scikit-learn机器学习详解（下）》是2021年化学工业出版社出版的图书。 内容简介 本书主要内容包括普通最小二乘法回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、正交匹配追踪回归、贝叶斯回归、广义线性回归、随机梯度下降回归、被动攻击回归、鲁棒回归、多项式回归、支持向量机回归、核岭回归、最近邻回归、高斯过程回归、决策...
《scikit-learn机器学习实战》是清华大学出版社于2022年出版的书籍，作者是邓立国、郭雅秋、陈子尧、邓淇文。内容简介 本书围绕scikit-learn库，详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法，通过对相关算法循序渐进的讲解，带你轻松踏上机器学习之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，结合Python3语言的强大...
《Scikit-Learn机器学习核心技术与实践》循序渐进地讲解了使用 Scikit-Learn 开发机器学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用 Scikit-Learn 的方法和流程。全书共10章，包括人工智能与Scikit-Learn 简介，加载数据集，监督学习，无监督学习，模型选择和评估，数据集转换，实现大数据计算，英超联赛比分预测...
《Scikit-Learn Keras和TensorFlow的机器学习实用指南（影印版上下第3版）》是2023年东南大学出版社出版的图书。内容简介 通过一系列最新的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现具备数据学习能力的程序。...