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推荐图书：机器学习算法的数学解析与Python实现 |
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作者：莫凡 编著 |
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馆藏位置：西区馆理科书库 |
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索书号：TP181/4477 |
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内容简介：本书首先介绍机器学习的基本概念及工具，然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，剖析机器学习中的主要算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法等。 |
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推荐理由：此书有以下的优点：
1.生动——语言生动幽默，通过分析大量生活案例，帮助读者理解机器学习的算法。
2.简单——让很多听起来高大上的名词更实用。
3.实用——精选了*主要的机器学习算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法等。
4.系统——从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中主要的算法。
想要学习机器学习的学生、程序员、研究人员或者爱好者，以及想要知道机器学习是什么、为什么和怎么用的所有读者都可以阅读此书，从中受益。 |