scikit-learn机器学习实战指南：理论、算法与编程技巧

资源摘要信息:"《Machine-Learning-by-scikit-learn-Algorithms-and-Practices:scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》是由黄永昌编著的一本关于scikit-learn机器学习的书籍。本书详细介绍了机器学习的定义、应用场景、分类以及如何搭建scikit-learn开发环境，并对机器学习中的重要理论知识进行了讲解。此外，还对k-近邻算法和线性回归算法等常用算法进行了详细介绍，并通过实例讲解了如何应用这些算法进行机器学习实践。" 本书主要知识点如下： 1. 机器学习介绍：本书的第一章主要介绍了机器学习的定义、应用场景以及分类，让读者对机器学习有一个基本的认识。此外，还通过一个简单的示例，让读者了解机器学习的典型步骤和机器学习领域的一些专业术语。 2. Python机器学习软件包：本书的第二章主要介绍了scikit-learn开发环境的搭建步骤，以及IPython、Numpy、Pandas和Matplotlib等软件包的基础知识。同时，通过一个scikit-learn机器学习实例介绍了scikit-learn的一般性原理和通用规则。 3. 机器学习理论基础：本书的第三章主要介绍了算法模型性能评估的指标和评估方法等理论基础。这部分内容是本书最关键的理论基础知识，对理解本书其他章节的内容非常重要。 4. k-近邻算法：本书的第四章主要介绍了k-近邻算法，这是一个有监督的机器学习算法，可以解决分类问题，也可以解决回归问题。 5. 线性回归算法：本书的第五章主要介绍了单变量线性回归算法和多变量线性回归算法。线性回归是研究一个或多个自变量与因变量之间线性关系的一种回归分析方法。 以上就是《Machine-Learning-by-scikit-learn-Algorithms-and-Practices:scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》的主要知识点，希望对你有所帮助。