Python机器学习核心算法编程实例

在大数据时代背景下，机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的方向，本书是一本机器学习方面的入门读物，注重理论与实践相结合，书中以Python 3.6.5为编写平台，共分13章，主要包括机器学习绪论、线性模型、树回归、K-means聚类算法、朴素贝叶斯、数据降维、支持向量机、随机森林、人工神经网络、协同过滤算法、基于矩阵分解的推荐算法、集成学习、数据预处理等内容。通过本书的学习，除使读者轻松掌握Python外，还能利用Python简单、快捷地解决各种机器学习问题。

这是一本专注于机器学习的入门读物，通过Python 3.6.5为编写平台，全书共13章，涉及机器学习绪论、线性模型、树回归、K-means聚类算法、朴素贝叶斯、数据降维、支持向量机、随机森林、人工神经网络、协同过滤算法、基于矩阵分解的推荐算法、集成学习、数据预处理等内容。 书中首先介绍了机器学习定义与重要性，解释了机器学习的基本概念、应用领域以及其在数据降维、集成学习、支持向量机等方面的强大功能。接着，书中详细介绍了Python的安装步骤，包括Python的环境搭建和文本编辑器的安装，以及如何使用pip安装第三方库。 在机器学习算法方面，书中详细讲解了线性模型的定义和形式，决策树的基本概念和特点，决策树的存储，K-means聚类算法的基本原理，维度灾难定义和影响，数据降维概念及算法分类，支持向量机概述，随机森林的特性，人工神经网络概述，基于用户的协同过滤算法，矩阵分解定义及目标，集成学习的概念和原理，去除唯一属性，处理缺失值等内容。 书中还通过具体的编程实例，向读者展示了如何使用Python实现这些算法，并解释了算法的基本原理和实现细节。这些实例涵盖了从简单的线性回归到复杂的随机