Python衛生健康機器學習基本方法與實踐（簡體書）

本書為公共衛生健康管理方面教材，共介紹了30多種Python語言機器學習方法在衛生健康領域的實踐。全書共分八章：第一章機器學習Scikit-learn庫概述；第二章數據預處理：數據清理、缺失值填充等；第三章模型評估和模型選擇方法：回歸模型評估、分類模型評估等；第四章分類：邏輯回歸分類、線性判別分類等8種方法；第五章回歸：線性回歸、多項式回歸等9種方法；第六章聚類：K-Means聚類算法、加速K-Means聚類算法等7種方法；第七章降維：主成分分析、核主成分分析等7種方法；第八章圖像處理和圖像識別：圖像基本知識、Pillow庫安裝及主要模塊、Image模塊的16種功能用法、ImageStat模塊圖像統計、其他模塊的用法、圖像數字化處理和圖像分類，等等。各種方法的實踐部分主要按照實踐數據、實踐任務、語法、實踐程序和實踐結果等五部分進行編寫。