深入機器學習

　　本書將帶領讀者一起主動擁抱機器學習，快樂翻越高等數(shù)學、算法分析、工程實踐這三座大山。根據(jù)會用即可者、想深入學習者、想成為專家者這三類讀者的學習動機和閱讀需求，全書一共用19章來講解機器學習的各種模型，主要包括機器學習中基礎和關鍵的線性回歸、邏輯回歸、決策樹、貝葉斯、支持向量機、KNN等。全書具有語言表達輕快、模型講解細致、圖表配備眾多三點特色。 本書可供計算機、人工智能、大數(shù)據(jù)等專業(yè)的大學生、研究生閱讀，也可供需要用到機器學習技術的廣大工程技術人員、研究人員作為參考。

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