Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn上手代码集
《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn》的代码库“Codes.zip”，算是我用过比较顺手的那类资源。写得清楚，结构也直白，没啥花里胡哨的东西，适合想边学边练的你。
Scikit-Learn 的上手代码真心蛮实用。像线性回归、决策树、SVM 这些常见算法，里面基本都有，直接运行还能看调参效果。调一调max_depth、n_estimators就能马上看到模型表现变化，蛮直观的。
数据预这块也没落下，什么标准化、缺失值填补、异常值检测都有示例，配合StandardScaler、SimpleImputer用起来也方便，逻辑挺清晰的。
模型评估那部分对新手挺友好，像交叉验证、Grid Search、AUC 曲线这些，代码都能跑，指标也解释得比较到位。不会像文档那样干巴巴的，看完你能马上用起来。
哦对，还有一些集成方法，比如随机森林、梯度提升啥的，实际项目里也经常用，代码直接拿去改改就能上手。如果你打算往深度学习走，书里也提到了怎么用TensorFlow或者Keras结合使用。
，这份Codes.zip对学习机器学习的朋友还挺有。如果你已经在用 Scikit-Learn 或者准备啃这本书，可以直接配合代码一起看，效率高不少。
文件大小：24.5MB
评论区