用python完成机器学习实验鸢尾花数据集SVM分类需要的参考文献
时间: 2023-08-31 15:34:35 浏览: 201
### 回答1:
以下是用Python完成鸢尾花数据集SVM分类的参考文献:
1. 李航,《统计学习方法》,清华大学出版社,2012年。
2. 《Python机器学习基础教程》,Andreas C. Müller 和 Sarah Guido,人民邮电出版社,2017年。
3. 《Python机器学习实战》,Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili,人民邮电出版社,2017年。
4. 《Scikit-Learn机器学习库学习指南》,Gavin Hackeling,人民邮电出版社,2018年。
5. 《机器学习实战》,Peter Harrington,人民邮电出版社,2017年。
这些参考文献可以帮助你深入了解机器学习和SVM,以及如何使用Python进行数据处理、模型训练和结果分析。祝你顺利完成实验!
### 回答2:
参考文献:
1. Pedro Domingos. "A few useful things to know about machine learning." Communications of the ACM 55.10 (2012): 78-87. ([链接](https://dl.acm.org/doi/10.1145/2347736.2347755))
这篇文章介绍了机器学习的基本概念和技术,包括SVM(支持向量机)。阅读这篇文章可以对机器学习的基本知识有一个全面的了解。
2. Hastie, Trevor, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman. "The elements of statistical learning: data mining, inference and prediction." New York: Springer, 2009.
这本书是统计学习的经典教材,在第9章有详细介绍支持向量机。这本书适合有一定数学和统计基础的读者,可以深入学习SVM的原理和应用。
3. Brownlee, Jason. "Machine learning mastery with python." Machine Learning Mastery, 2016.
这本书是一本基于Python的机器学习实践指南,对于实际操作有很多实用的技巧和例子。第11章介绍了SVM的实现和应用,对于使用Python进行鸢尾花数据集SVM分类的实验有很好的指导作用。
4. Raschka, Sebastian, and Vahid Mirjalili. "Python machine learning." Packt Publishing Ltd, 2017.
这本书提供了广泛的Python机器学习领域代码示例和实践。第3章详细介绍了SVM算法,可以帮助理解和实现鸢尾花数据集的SVM分类任务。
5. Rokach, Lior, and Oded Maimon. "Data mining with decision trees: theory and applications." World scientific, 2014.
这本书主要介绍了决策树的数据挖掘技术,但第6章也包含了一些关于SVM的内容。了解决策树和SVM的联系可以帮助更好地理解和应用SVM算法。
这些参考文献可以帮助读者深入了解和学习鸢尾花数据集的SVM分类任务。建议先阅读有关机器学习和SVM的基础知识,然后参考实际案例中的代码示例和实践指南,进行具体的实验和模型构建。
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