作者简介
Gavin Hackeling 是一名 数据 科学 家和作家。他研究过各种各样的机器 学习 问题，包括自动语音识别、文档分类、目标识别、以及语义切分。Gavin Hackeling 毕业于北卡罗来纳大学和纽约大学，目前和他的妻子和 猫 生活 在布鲁克林。
内容简介
近年来，Python 语言 成为了广受欢迎的 编程 语言，而它在 机器学习 领域也有很好的表现。scikit-learn是一个用Python语言编写的机器学习 算法 库，它可以实现一系列常用的机器学习算法，是一个好 工具 。
《scikit-learn机器学习（第2版）》通过1 4 章内容，详细地介绍了一系列机器学习模型和scikit-learn的使用 技巧 。《scikit-learn机器学习（第2版）》从机器学习的基础理论讲起，涵盖了简单线性回归、K-近邻算法、特征提取、多元线性回归、 逻辑 回归、朴素贝叶斯、非线性分类、 决策 树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工 神经网络 、K-均值算法、主成分分析等重要话题。
《scikit-learn机器学习（第2版）》适合机器学习领域的工程师学习，也适合想要了解scikit-learn的数据科学家 阅读 。通过阅读《scikit-learn机器学习（第2版）》，读者将有效 提升 自己在机器学习模型的构建和评估方面的能力，并能够高效地解决机器学习难题。
Gavin Hackeling 是一名数据科学家和作家。他研究过各种各样的机器学习问题，包括自动语音识别、文档分类、目标识别、以及语义切分。Gavin Hackeling 毕业于北卡罗来纳大学和纽约大学，目前和他的妻子和猫生活在布鲁克林。
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