python机器学习实战书十五章MapReduce, mrjob在SVM上的应用实例上 有能在python3.7上顺利运行的代码吗

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第一部分 分类  第1章 机器学习基础 2  1.1  何谓机器学习 3  1.1.1  传感器和海量数据 4  1.1.2  机器学习非常重要 5  1.2  关键术语 5  1.3  机器学习的主要任务 7  1.4  如何选择合适的算法 8  1.5  开发机器学习应用程序的步骤 9  1.6  Python语言的优势 10  1.6.1  可执行伪代码 10  1.6.2  Python比较流行 10  1.6.3  Python语言的特色 11  1.6.4  Python语言的缺点 11  1.7  NumPy函数库基础 12  1.8  本章小结 13  第2章 k-近邻算法  15  2.1  k-近邻算法概述 15  2.1.1  准备:使用Python导入数据 17  2.1.2  从文本文件中解析数据 19  2.1.3  如何测试分类器 20  2.2  示例:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 20  2.2.1  准备数据:从文本文件中解析数据 21  2.2.2  分析数据:使用Matplotlib创建散点图 23  2.2.3  准备数据:归一化数值 25  2.2.4  测试算法:作为完整程序验证分类器 26  2.2.5  使用算法:构建完整可用系统 27  2.3
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