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內容簡介： 机器学习作为人工智能的一个分支，它涵盖了利用技术使计算机能够从数据中识别问题并将其应用于人工智能程序的方法。本书是机器学习领域的入门教材，系统、详细地讲述机器学习的主要方法与理论，阐明算法的运行过程，并紧密结合企业实践与应用，根据企业实际需求设计算法案例。本书共11章，分别介绍机器学习基本概念、决策树、K近邻算法、支持向量机、线性模型、贝叶斯分类器、数据降维、聚类算法、人工经网络、随机森林等基础模型或算法。本书通过具体的案例让读者学到思考问题的方式，括决策树算法案例、K近邻算法案例、SVM算法案例、logistic回归算法案例、贝叶斯分类器案例、数据降维算法案例、聚类算法案例、人工经网络案例、随机森林案例，帮助读者了解机器学习的各种算法，让读者真正理解算法、学会使用算法。对于计算机科学、人工智能及其相关业的本科生与研究生而言，本书是入门及深入学习的理想选择；同时，对于力于人工智能产品研发的工程技术人员来说，本书具参考值。

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