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內容簡介： 本书是中英文双语教材，首先通过介绍线性回归了解机器学习中的数据集、归一化、损失函数、梯度下降函数等基础知识，在此基础上通过多个典型案例，详细分析了逻辑回归、决策树、聚类、支持向量机等机器学习算法的实现流程和相关知识，并融入国家职业技能标准“人工智能训练师”和“大数据应用开发”1 X 证书等相关内容，具有较强的实践指导意义。 本书适合作为高职院校人工智能、大数据等相关专业课程、双语课程的教材，同时也可作为机器学习应用开发技术人员的指导教程。 關於作者： 张明，就职于成都职业技术学院软件分院，副教授。2000年至2018年8月，在湖北工业职业技术学院信息与智能工程系任教，担任湖北工业职业技术学院信息与智能工程系副主任，湖北省高等教育学会计算机教育专业委员会理事，湖北省职教学会信息技术类教指委理事，湖北省信息技术职业教育集团物联网应用技术专业共建委员会副主任。2018年8月至今，在成都职业技术学院软件分院任教。先后获得Google认证师资培训讲师（Android领域）、 Google认证师资培训讲师(人工智能TensorFlow领域）和Nvidia人工智能校园大使讲师资格认证，2020年4月被聘为Google高职教育专家组成员。国家级职业教师教学创新团队骨干成员，主持省级教学成果奖1项，主持省级精品在线开放课程建设1门，获得成都市教学成果奖一等奖1项、省级教学成果奖一等奖2项，主编出版教材3部，获得四川省教师教学能力竞赛二等奖2项。指导学生参加各级各类技能大赛获得国家级奖项15项，省级奖项25项，主持横向科研课题12项。孙晓丽，毕业于电子科技大学，工学硕士研究生，就职于成都职业技术学院。近年来担任“人工智能应用”“web开发”等专业课课程的教学任务；获得人工智能技术讲师证书、国家信息安全水平证书（一级），曾担任技能大赛、单招考试等监考及评委工作；指导学生参加各项比赛，获得人工智能技术全国二等奖。参与了计算机网络技术专业学徒制项目的建设；连续三年获得四川省教师教学能力大赛多项奖项；主编教材《人工智能技术基础》等教材。

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