用Python3.7重现《机器学习实战》代码

资源摘要信息:"本书《机器学习在行动》是一本专注于使用Python语言进行机器学习实践的书籍。Python是一种流行的编程语言，尤其在数据科学和机器学习领域广受欢迎。本书利用Python 3.7版本，详细介绍了如何编写机器学习算法，并且在编程实践方面提供了丰富的示例。 本书的核心在于复现另一本机器学习领域的经典之作——《机器学习实战》中的相关代码。《机器学习实战》是一本偏重于理论与实践相结合的教材，而《机器学习在行动》则是将其理论知识通过Python编程实践，使之更加易于理解和应用。 本书在内容编排上覆盖了机器学习的基础知识和主要算法。它从最简单的分类算法开始讲解，并逐步深入到更复杂的算法。通过使用Python进行实践，读者可以直观地看到每种算法在数据上的表现和效果，从而对算法有更深刻的理解。 描述中提到的“Done all classify algorithm in first 7 section”，意味着本书至少涵盖了7个章节的分类算法。常见的分类算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、朴素贝叶斯等。通过Python的实现，可以加深对这些算法工作原理的理解，并能够在实际数据上进行测试和验证。 在编程方面，本书使用的Python版本为3.7。Python 3.7是Python语言的一个稳定版本，提供了许多新特性和改进。它对数据处理和科学计算提供了强大的支持，尤其是在机器学习库如scikit-learn、pandas、NumPy等的支持下，Python成为了进行数据分析和机器学习的首选语言。 此外，本书可能还包含了如何安装和使用Python库的说明，因为这对于机器学习项目的成功至关重要。它可能还会涉及一些基础的编程概念和技巧，比如数据预处理、特征选择、模型评估等，这些都是机器学习项目中不可或缺的步骤。 总的来说，《机器学习在行动》是一本实用的机器学习教程，适合那些对机器学习感兴趣并且希望利用Python进行实践的读者。通过这本书，读者将能够学习到如何用Python实现各种机器学习算法，并理解这些算法在现实世界问题中的应用。" 【注】：资源摘要信息中未提及具体章节内容，因为提供的描述信息中未包含足够的细节来描述具体章节涉及的算法或主题。如果需要更详细的知识点，应提供具体的章节内容或更具体的文件列表信息。