版权所有，严禁传桶，.iJj者自负法律责任？目录第1章概述1.1什么是机器学习一一从一个小故事开始I0021.2机器学习的一些应用场景一一－蝙蝠公司的业务单元I0031.3机器学习应该如何入门一一世上无难事I0051.4有监督学习与无监督学习I0071.5机器学习中的分类与回归I0081.6模型的泛化、过拟合与欠拟合I0081.7小结I009第2章基于Python语言的环境配置2.1Python的下载和安装I0122.2JupyterNotebook的安装与使用方法I0132.2.1使用pip进行JupyterNotebook的下载军｜！安装I0132.2.2运行JupyterNotebookI0142.2.3·JupyterNotebook的使用方法I0152.3一些必需库的安装及功能简介I0172.3.1Numpy一一基础科学计算库I0172.3.2Scipy一一强大的科学计算工具集I0182.3.3pandas－一数据分析的利器I0192.3.4matplotlib－一画出优美的图形I020深入浅出Pytho门机器学习2.4scikit-leam一一非常流行的Python机器学习库I0212.5小结I022第3章K最近邻算法一一近朱者赤，近墨者黑3.1K最近邻算法的原理I0243.2K最近邻算法的用法I0253.2.1k最近邻算法在分类任务中的应用I0253.2.2K最近邻~~法处理多元分类任务I0293.2.3K最近邻算法用于回归分析I0313.3K最近邻算法项目实战一一酒的分类I0343.3.1对数据集进行分析I0343.3.2生成训练数据集和测试数据集I0363.3.3使用K最近邻算法进行建棋I0383.3.4使用模型对新样本的分类进行预测I0393.4小结I041第4章广义线性模型一一“耿直”的算法模型4.1线性模型的基本概念I0444.1.1线性模型的一般公式I0444.1.2线性模型的图形表示I0454.1.3线性模型的特点I0494.2最基本的线性模型一一线性回归I0504.2.1线性回归的基本原理I0504.2.2线性回归的性能表现I0514.3使用L2正则化的线性模型一一岭回归I0534.3.1岭回归的原理I0534.3.2岭回归的参数调节I0544.4使用Ll正则化的线性模型一一套索回归I0584.4.1套索回归的原理I0584.4.2套索回归的参数调节I0594.4.3套索回归与岭回归的对比I060〈卫D4.5小结I062第5章朴素贝叶斯一一打雷啦，收衣服啊5.1朴素贝叶斯基本概念I0645.1.l贝叶斯定理I0645.1.2朴素贝叶斯的简单应用I0645.2朴素贝叶斯算法的不同方法I0685.2.1贝努利朴素贝叶斯I0685.2.2高斯朴素贝叶斯I0715.2.3多项式朴素贝叶斯1on5.3朴素贝叶斯实战一一判断肿瘤是良性还是恶性I0755.3.1对数据集进行分析I0165.3.2使用高斯朴素贝叶斯进行建模I0715.3.3高斯朴素贝11十斯的学习曲线I0785.4小结I080第6章决策树与随机森林一一会玩读心术的算法6.1决策树I0826....
