使用scikit-learn掌握机器学习-第二版
这是发行的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。
关于这本书
本书探讨了各种机器学习模型,包括k最近邻,逻辑回归,朴素贝叶斯,k均值,决策树和人工神经网络。 它讨论了数据预处理,超参数优化和集成方法。 您将建立对文档进行分类,识别图像,检测广告等的系统。 您将学习使用scikit-learn的API从分类变量,文本和图像中提取功能; 评估模型性能; 并就如何改善模型的性能形成直觉。
说明和导航
所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头,后跟应用程序名称。 例如,Chapter02。
该代码将如下所示:
Code words in text, database table names, folder names, filenames, file extensions,
pathnames, dummy U
1