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图书简介:

全书共17章,分为5篇。
第Ⅰ篇为机器学习入门篇,包含第1章,主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等;
第Ⅱ篇为工具模块使用篇,包含第2~4章,主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等;
第Ⅲ篇为专业技能提升篇,包含第5~13章,主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等;
第Ⅳ篇为深度学习延伸篇,包含第14章,主要介绍卷积神经网络;
第Ⅴ篇为项目技能实战篇,包含第15~17章,主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时,本书随书赠送了大量相关的学习资料,以便读者扩展学习。

本书适用于任何想学习Pythong机器学习的读者。无论读者是否从事Python相关工作,是否接触过Python,均可通过学习本书快速掌握Python机器学习的开发方法和技巧。

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