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机器学习与sklearn( Machine learning with sklearn )
TP Trappenberg
本章的目标是展示如何使用一些经典方法在一般情况下应用机器学习算法。特别地，它演示了如何应用三个重要的机器学习算法：支持向量分类器(SVC)、随机森林分类器(RFC)和多层感知器(MLP)。虽然后来研究的许多方法超越了这些现在的经典方法，但这并不意味着这些方法已经过时。此外，这里讨论的算法提供了某种形式的基线来讨论像概率推理和深度学习这样的高级方法。这里的目的是证明应用基于机器学习库的机器学习方法并不是很困难。它提供了一个机会来讨论在实践中非常重要的评估技术。
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