书名 Supervised Learning with Python: Concepts and Practical Implementation Using Python
通过使用 Python 开发用例，全面了解监督学习算法。您将学习监督学习概念、Python 代码、数据集、最佳实践、常见问题和陷阱的解决方案，以及为结构化数据集以及文本和图像数据集实施算法的实践知识。
您将从机器学习简介开始，重点介绍监督学习、半监督学习和无监督学习之间的差异。在接下来的章节中，您将学习回归和分类问题、它们背后的数学、线性回归、逻辑回归、决策树、KNN、朴素贝叶斯等算法以及随机森林、SVM、梯度提升和神经网络等高级算法。所有算法均提供 Python 实现。您将以端到端模型开发过程结束，包括模型的部署和维护。
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