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機器學習原理與應用 
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9 7 6 8 5 7 2 1 0 1 6 5 5 讀者對象:本書可作為高等院校計算機科學與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)等相關(guān)專業(yè)的教材，也可作為對機器學習感興趣的研究人員與工程技術(shù)人員參考書
本書是機器學習的入門教材，主要講解機器學習的主流算法原理及其應用。本書著重對線性回歸、Logistic回歸、樸素貝葉斯、K近鄰、決策樹、支持向量機、K均值聚類、高斯混合模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習、集成學習等經(jīng)典機器學習算法的原理進行深入、系統(tǒng)的闡述，同時結(jié)合鳶尾花識別、在線教學分析、睡眠障礙預測等生活實例介紹其具體應用方法。本書使用Python作為編程語言，強調(diào)簡單、快速地建立模型，以解決實際問題。本書的算法原理推導深入淺出、簡潔明了，同時配有詳細的應用講解，可讓初學者真正理解算法，學會使用算法。
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