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《机器学习原理与Python编程实践》内容简介
《机器学习原理与Python编程实践》讲述机器学习的基本原理，使用Python和Numpy实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践操作，使读者了解并掌握机器学习的基本原理和技能，拉近理论与实践的距离。全书共分为13章，主要内容包括：机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、模型评估与选择、K-均值算法和EM算法、决策树、神经网络、隐马尔科夫模型、支持向量机、推荐系统、主成分分析、集成学习。全书源码全部在Python 3.7上调试成功，每章都附有习题和习题参考答案，供读者参考。
《机器学习原理与Python编程实践》书籍信息摘要
《机器学习原理与Python编程实践》内容简介与阅读建议，作者 袁梅宇，科技技术。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：计算机网络、软硬件开发。
- 作者：袁梅宇
- 分类：科技技术
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《机器学习原理与Python编程实践》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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常见问题
《机器学习原理与Python编程实践》适合谁读？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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