Applied Supervised Learning with Python

Machine learning—the ability of a machine to give right answers based on input data—has revolutionized the way we do business. Applied Supervised Learning with Python provides a rich understanding of how you can apply machine learning techniques in your data science projects using Python. You'll explore Jupyter Notebooks, the technology used commonly in academic and commercial circles with in-line code running support.With the help of fun examples, you'll gain experience working on the

这是一本专注于Python机器学习和数据科学工具的实战指南。这本书不仅涵盖了监督学习基础知识和高级技术，还详细介绍了如何使用Python机器学习工具包，以及如何在实际项目中应用这些工具。 在数据探索和可视化部分，书中详细讲解了如何使用pandas等工具进行数据清洗和预处理，以及如何利用Matplotlib和Seaborn等强大的Python库进行数据可视化。这些内容对于理解数据的分布和关系，以及发现数据中的模式和趋势非常重要。 在回归分析部分，书中详细介绍了如何使用线性回归和多元线性回归等算法进行预测建模，并如何通过梯度下降等优化算法来求解模型参数。此外，书中还介绍了如何使用自回归模型来描述因变量与自身历史数据之间的关系。 在分类问题部分，书中详细介绍了如何使用逻辑回归、K-近邻聚类算法、决策树以及熵概念等算法进行分类建模，并如何评估模型的性能。 在模型评估部分，书中详细介绍了如何使用各种评估指标来衡量模型的性能，并如何通过超参数调整和特征工程来优化模型。