機器學習實戰 python基礎教程指南 算法原理實例代碼運行 主流算 ![](/liaode/images/fjie0.gif)
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機器學習是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方向,在現今的大數據時代背景下,捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式,成為各行業求生存、謀發展的決定性手段,這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。 《機器學習實戰》第一部分主要介紹機器學習基礎,以及如何利用算法進行分類,並逐步介紹了多種經典的監督學習算法,如k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、Logistic回歸算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基於樹的回歸算法和分類回歸樹(CART)算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要算法:k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹了機器學習算法的一些附屬工具。 等
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