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本書以Python為主要編程語言，致力于幫助讀者深入了解機器學習的核心概念與理論，并通過實際項目實踐加深對概念的理解。首先，本書從機器學習的基礎概念開始，介紹了常見的典型線性模型、前饋神經網(wǎng)絡、卷積神經網(wǎng)絡、循環(huán)神經網(wǎng)絡和圖神經網(wǎng)絡等算法。通過清晰的實例和案例，讀者可以逐步掌握回歸、分類、聚類等機器學習任務的關鍵原理和技術。隨后，本書著重介紹項目實踐，通過機器學習模型的應用案例，引導讀者將理論知識轉化為實際項目，包括數(shù)據(jù)清理、特征工程、模型選擇和調優(yōu)等內容。此外，本書關注新的機器學習趨勢和發(fā)展，包括深度學習、自然語言處理和計算機視覺等熱門領域，讀者閱讀本書能夠了解行業(yè)內新的技術進展，為學習和職業(yè)發(fā)展保持敏銳的洞察力。