Python机器学习——预测分析核心算法PDF高清完整版免费下载|百度云盘|Python基础教程免费电子书

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在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。

本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。

本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员，帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。

主要内容

本书为Python开发人员提供如下内容：

机器学习所解决的基本问题的描述；

当前几种最先进的算法；

这些算法的应用原则；

一个机器学习系统的选型、设计和评估的流程；

流程、算法的示例；

可进一步修改扩展的代码。

本书遵循了着手解决一个预测问题的基本流程。开始阶段包括对数据的理解、如何形式化表示问题，然后开始尝试使用算法解决问题，评估其性能。在这个过程中，本书将概要描述每一步采用的方法及其原因。

第1章给出本书涵盖的问题和所用方法的完整描述，本书使用来自UC Irvine数据仓库的数据集作为例子。

第2章展示了一些数据分析的方法和工具，帮助读者对新数据集具有一定的洞察力。

第3章“预测模型的构建：平衡性能、复杂性以及大数据”主要介绍由上述三者带给预测分析技术的困难以及所采用的技术，勾勒了问题复杂度、模型复杂度、数据规模和预测性能之间的关系，讨论了过拟合问题以及如何可靠地感知到过拟合，以及不同类型问题下的性能评价标准。

第4章、第5章分别介绍惩罚线性回归的背景及其应用，即如何解决第2章所述的问题。

第6章、第7章分别介绍集成方法的背景及其应用。