机器学习实战(Peter Harrington 著)

资 源 简 介

机器学习实战(Peter Harrington 著)

详 情 说 明

机器学习实战是Peter Harrington撰写的一本面向实践的机器学习经典著作。该书通过Python语言实现，将复杂的机器学习算法转化为可操作的代码案例，帮助读者从理论过渡到实际应用。

书中涵盖监督学习和无监督学习两大核心方向，重点解析了k-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯等基础算法的实现细节。每个章节都采用"算法原理+代码剖析+项目案例"的三段式结构，比如通过约会网站配对案例讲解分类问题，借助手写识别系统展示支持向量机的应用场景。

区别于纯理论教材，本书特别强调工程化思维：如何数据预处理、评估模型效果、解决过拟合问题等实战技巧。附录部分还提供了Python科学计算库和线性代数等必要数学知识的速成指南，降低学习门槛。

作为实战型教程，该书适合已掌握Python基础、希望系统了解机器学习应用开发的读者。虽然部分代码实现需要根据现代库版本进行调整，但书中的算法思维和项目架构仍具有重要参考价值。