《 Python机器学习——预测分析核心算法 》从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。 专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来
展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。
《 Python机器学习——预测分析核心算法 》 主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员，帮助他们解决某一特定的项 目或是提升相关的技能。
预计入库时间：12月10日
本书为不具备数学或统计背景的读者量身打造，详细介绍了如何：
针对任务选择合适算法；
对不同目的应用训练好的模型；
学习数据处理机制，准备数据；
评估模型性能以保证应用效果；
掌握Python 机器学习核心算法包；
使用示例代码设计和构建你自己的模型；
构建实用的多功能预测模型。
样章试读：
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