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《机器学习实践指南》有理论,有代码,有讲解,有实战,目标就是:让初学者越看越清醒,越看越想看,看完不知不觉就轻松进入了机器学习领域。基础篇先对数学基础及其在机器学习领域的应用进行讲述,同时推荐配套学习的数学书籍,然后运用实例说明计算平台的使用,以python和r为实现语言,重点讲解了图像算法、信息隐藏、最小二乘法拟合、因子频率分析、欧氏距离等,告诉读者如何使用计算平台完成工程应用。最后,,通过大量统计分析和机器学习案例提供实践指南,首先讲解回归分析、区间分布、数据图形化、分布趋势、正态分布、分布拟合等数据分析基础,然后讲解神经网络、统计算法、欧氏距离、余弦相似度、线性与非线性回归、数据拟合、线性滤波、图像识别、人脸辨识、网页分类等机器学习算法。

找寻隐藏在山间的纯净和那“鸟鸣山更幽”的飞鸟。

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