StatQuest图解机器学习
内容简介:本书前3章着重介绍了机器学习的整体框架和主要思想, 从第4章起, 介绍了各种机器学习算法: 从基础的线性回归 (第4章) 和逻辑回归 (第6章) 到朴素贝叶斯 (第7章) 和决策树 (第10章), 最后介绍了支持向量机 (第11章) 和神经网络 (第12章)。在介绍机器学习算法的同时, 本书还穿插介绍了机器学习的进阶知识和实用技巧, 如梯度下降法 (第5章)、模型性能度量 (第8章) 和防止过拟合的正则化方法 (第9章)。
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