Python Machine Learning 第12版及中文版

PythonMachineLearning的第一版+第二版+中文第一版 Introduction 第一章让计算机从数据中学习 将数据转化为知识 三类机器学习算法 第二章训练机器学习分类算法 透过人工神经元一窥早期机器学习历史 使用Python实现感知机算法 基于Iris数据集训练感知机模型 自适应线性神经元及收敛问题 Python实现自适应线性神经元 大规模机器学习和随机梯度下降 总结 第三章使用Scikit-learn进行分类器之旅 如何选择合适的分类器算法 scikit-learn之旅 逻辑斯蒂回归对类别概率建模 使用正则化解决过拟合 支持向量机 使用松弛变量解决非线性可分的情