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内容提要本书用简短的篇幅、精炼的语言，讲授机器学习领域必备的知识和技能。全书共11章和一个术语表，依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等，涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书最后给出了一个较为详尽的术语表。本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的，
版权信息书名：机器学习精讲ISBN：978-7-115-51853-8本书由人民邮电出版社发行数字版。版权所有，侵权必究。您购买的人民邮电出版社电子书仅供您个人使用，未经授权，不得以任何方式复制和传播本书内容。我们愿意相信读者具有这样的良知和觉悟，与我们共同保护知识产权。如果购买者有侵权行为，我们可能对该用户实施包括但不限于关闭该帐号等维权措施，并可能追究法律责任。 著 [加拿大] 安德烈·布可夫（Andriy Burkov）译 韩江雷责任编辑 陈冀康人民邮电出版社出版发行 北京市丰台区成寿寺路11号邮编 100164 电子邮件 315@网址读者服务热线：(010)81
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