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书籍介绍

本书结合了机器学习、数据分析和Python语言,通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。

全书共20章,大致分为4个部分。第一部分介绍了Python的工具包,包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib;第2部分讲解了机器学习中的经典算法,例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等;第3部分介绍了深度学习中的常用算法,包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络;第4部分是项目实战,基于真实数据集,将算法模型应用到实际业务中。

本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者

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