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編輯推薦： 1.使用Python语言实现代码，清晰简洁地解读机器学习深层概念。 2.读者通过大量的示例详细阐述了机器学习的相关概念，能够快速掌握广泛使用的回归、聚类、神经网络等机器学习算法技术，并将这些概念应用于日常应用和开发。 阅读本书，你将学到： 通过简单易懂的方法学习数学和机器学习的原理； 了解广泛使用的机器学习算法和技术，并掌握它们解决实际问题的方法； 通过流行的编程框架了解先进概念； 为从事机器学习领域的工作做好准备； 了解知名的强大的工具，并运用这些工具解决机器学习中涉及的计算问题； 掌握当前机器学习领域的概念，并将这些概念应用于有趣的前沿问题。 內容簡介： 本书将带领读者学习如何实施各种机器学习技术及其日常应用的开发。本书分为9章，从易于掌握的语言基础数据和数学模型开始，向读者介绍机器学习领域中使用的各种库和框架，然后通过有趣的示例实现回归、聚类、分类、神经网络等，从而解决如图像分析、自然语言处理和时间序列数据的异常检测等实际问题。 本书适合机器学习的开发人员、数据分析人员、机器学习领域的从业人员，以及想要学习机器学习的技术爱好者阅读。使用任何脚本语言的编程人员都可以阅读本书，但如果熟悉Python语言的话，将有助于充分理解本书的内容。 關於作者： Rodolfo Bonnin是阿根廷国家科技大学的系统工程师，博士。他在德国斯图加特大学学习并行编程和图像理解的研究生课程。 自2005年以来，他一直在研究高性能计算，并于2008年开始研究和实现卷积神经网络，编写支持CPU和GPU的神经网络前馈阶段。最近，他一直致力于利用神经网络进行欺诈模式检测的工作，并使用机器学习技术进行信号分类。 他也是《Tensorflow机器学习项目实战》的作者。

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