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简介
本书是机器学习的入门教材，主要讲解机器学习的主流算法原理及其应用。本书着重对线性回归、Logistic回归、朴素贝叶斯、K近邻、决策树、支持向量机、K均值聚类、高斯混合模型、人工神经网络、深度学习、集成学习等经典机器学习算法的原理进行深入、系统的阐述，同时结合鸢尾花识别、在线教学分析、睡眠障碍预测等生活实例介绍其具体应用方法。本书使用Python作为编程语言，强调简单、快速地建立模型，以解决实际问题。本书的算法原理推导深入浅出、简洁明了，同时配有详细的应用讲解，可让初学者真正理解算法，学会使用算法。
