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商品簡介
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《機器學習》系統介紹機器學習的理論、模型和算法實現，主要內容包括機器學習實驗環境的搭建、數據清洗、模型評估、監督學習的分類和回歸問題、非監督學習的聚類和降維等理論介紹和底層算法實現。本書涵蓋了K近鄰算法、決策樹、支持向量機、BP神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、集成學習、Kmeans聚類、模糊聚類、主成分分析、獨立成分分析等內容。每章均基於實戰項目或案例介紹模型和算法的兩種實現(scikitlearn、Keras或TensorFlow的調包實現與非調包底層代碼實現)，並給出相應的實驗題目，以此加深讀者對模型和算法的理解，提升讀者對模型和算法的底層代碼實現能力。
適合作為人工智能專業高年級本科生和研究生的教材，也可作為人工智能相關領域研究人員的自學教材。
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