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本书介绍了机器学习和人工智能的方方面面，并且由浅入深介绍了机器学习算法，逻辑清晰，案例丰富。对于想入门机器学习、人工智能的读者而言，本书是一本极好的参考指南。杨秀璋——微信公众号“娜璋AI安全之家”的作者，CSDN博客专家本书对时下的机器学习技术从多个方面进行了详细的介绍，从人工智能数学基础，到常见的机器学习算法，最后到大数据Spark，书中都有具体的相关实例，内容全面而丰富，示例通俗易懂，
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传统教材的不足：传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》的优势：本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容。
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（1）本书面向零基础读者，无须额外的背景知识即可学习Python。本书讲解细致，便于读者由浅入深地学习。（2）内容系统、体系完整，可以帮助读者快速全面地了解Python的基本语法并掌握开发能力。（3）理论与实践相结合，每个理论都有对应的代码示例，读者参考代码示例完成编写，就可以看到实践效果。（4）本书配有实训与问答，方便读者阅读后尽快巩固知识点，做到举一反三、学以致用。（5）将AI前沿产品ChatGPT应用到Python学习的过程中，演示了如何利用ChatGPT提高学习和开发的效率。
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通常来说，人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的研究领域包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 机器学习就是用算法解析数据，不断学习，对世界中发生的事做出判断和预测的一项技术。生活中很多机器学习的书籍只注重算法理论方法，并没有注重算法的落地。《人工智能数学基础与Python机器学习实战》是初学者非常期待的入门书，书中有很多的示例可以帮助初学者快速上手。 《人工智能数学基础与Python机器学习实战》分为3个部分：第1章和第2章是人工智能的数学基础，主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识，以及线性代数和概率论的相关知识；第3~12章主要介绍了回归模型、分类模
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