机器学习实战：使用scikit-learn算法和实践技巧

简介：
本书深入浅出地介绍了如何运用Python的scikit-learn库实现各种机器学习算法，并提供了丰富的实践案例与技巧指导。适合初学者及进阶读者阅读。 《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》由黄永昌编写。本书第一章介绍了机器学习的定义、应用场景以及分类，并通过一个简单的示例向读者展示了机器学习的基本步骤和专业术语。 第二章涵盖了Python中用于机器学习的相关软件包，包括如何搭建Scikit-Learn开发环境及IPython、NumPy、Pandas和Matplotlib等工具的基础知识。同时，该章节还提供了一个使用scikit-learn的实例来展示其一般原理与规则。 第三章深入探讨了评估算法模型性能的标准方法及其理论基础，为理解后续内容提供了必要的背景信息。 第四章聚焦于k-近邻（KNN）算法这一监督学习技术的应用。此算法能够处理分类和回归问题。 第五章则详细介绍了线性回归的单变量及多变量形式，是机器学习中广泛使用的预测模型之一。