圖解機器學習：算法原理與Python語言實現(xiàn)

　　《圖解機器學習—算法原理與 Python 語言實現(xiàn)》從應用場景出發(fā)，利用大量圖解和流程圖相結(jié)合的方式講解機器學習的基本知識及其常用經(jīng)典算法的應用，全書沒有大篇幅的理論介紹和復雜的數(shù)學公式推導，也沒有生澀難懂的專業(yè)術語，而是通過淺顯易懂的圖示、直觀的流程圖以及與生活息息相關的實例應用讓讀者輕松學習和掌握機器學習知識，從而明白機器學習是如何影響和改變?nèi)祟惿畹摹?本書共14章，覆蓋了監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、增強學習和機器學習新算法等內(nèi)容。具體包括最小二乘法、最近鄰算法、貝葉斯分類、支持向量機分類、增強學習AdaBoost、決策樹算法、無監(jiān)督k-Means聚類、Apriori關聯(lián)規(guī)則算法、PageRank 排序、EM參數(shù)估計、半監(jiān)督學習、深度學習和遷移學習。 全書14章構(gòu)成了機器學習從經(jīng)典到現(xiàn)代的體系框架，每章也可獨立閱讀。本書適合機器學習的入門者學習，如果讀者已經(jīng)具有Python的開發(fā)經(jīng)驗，則可以更好地學習本書內(nèi)容。

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