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(yīng)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(yīng)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(shù)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(guān)的實例應(yīng)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(guān)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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