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本书带给你的价值
详解机器学习经典算法的原理、实现及应用。
4 个综合案例带你将实际问题转换为机器学习能处理的问题并求解。
可做入门书,可做参考手册,可做教材。
所有示例代码精心调试通过。
QQ 群作者答疑。
本书内容
本书共分 14 章。内容包括 k 近邻算法、朴素贝叶斯、聚类、 EM 算法、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归、 BP 神经网络经典算法,以及垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售量分析与预测、个性化推荐等综合案例。本书算法首先给出了数学原理及公式推导过程,然后给出算法实现,最后所有算法及案例均以 Python 实现,方便读者在动手编程中理解机器学习的经典算法。
本书读者
本书适合 Python 机器学习初学者、机器学习开发人员和研究人员使用,也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的本科生、研究生学习人工智能、机器学习的教材。
本书作者
张建伟,郑州轻工业大学教授,长期从事计算机网络和程序设计技术的教育教学活动,经验丰富。现担任河南省“食品安全数据智能”重点实验室主任、河南省“公共安全数据融合与智能服务”工程技术研究中心主任、河南省软件工程重点学科负责人、河南省“软件工程技术与服务”教学团队负责人、国家级创新创业孵化基地“星空众创空间”负责人、河南省大众创业导师、河南省计算机教育研究会理事、河南省计算机学会理事。