Python无监督学习

本书基于Python进行讲解，主要介绍了无监督学习的理论和实践技巧。书中仔细概括了机器学习的各个概念，非线性聚类、分层聚类，了解模糊均值、高斯混合模型、神经网络分析、无监督模型的创建等核心内容也都囊括其中，非常适合读者全面细致地掌握无监督学习相关的理论和实践技巧。 本书包括10章，前面9章不仅包括基本的代码示例，也包括基本的数学知识讲解，将原理与实践完美结合，既丰富了读者的基础知识，又提供了详尽的编程指导，第10章给出前面9章的问题答案，供读者参考。