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機器學習基礎 讀者對象:本書適合機器學習初學者、相關行業(yè)從業(yè)人員以及高等院校計算機科學、軟件工程等相關專業(yè)的師生閱讀
本書以機器學習算法為主題,詳細介紹算法的理論細節(jié)與應用方法。全書共19章,分別介紹了邏輯回歸與最大熵模型、k-近鄰模型、決策樹模型、樸素貝葉斯模型、支持向量機模型、集成學習框架、EM算法、降維算法、聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡模型等基礎模型或算法,以及8個綜合項目實例。本書重視理論與實踐相結合,希望為讀者提供全面而細致的學習指導。
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