scikit-learn机器学习(第2版) 完整版PDF

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》本书通过14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。本书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。

目录

第 1章　机器学习基础　1
第 2章　简单线性回归　12
第3章　用K-近邻算法分类和回归　22
第4章　特征提取　37
第5章　从简单线性回归到多元线性回归　58
第6章　从线性回归到逻辑回归　77
第7章　朴素贝叶斯　98
第8章　非线性分类和决策树回归　107
第9章　集成方法：从决策树到随机森林　121
第 10章　感知机　129
第 11章　从感知机到支持向量机　141
第 12章　从感知机到人工神经网络　153
第 13章　K-均值算法　166
第 14章　使用主成分分析降维　185