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机器学习入门之道 机器学习商业应用指南 人工智能入门教程 数据科学参考书 代码基于python
写给IT工程师看的机器学习入门书紧紧围绕 机器学习的商业应用 这个主题，从数学原理上解释机器学习的一些基础算法，如*小二乘法、*推断法、感知器、Logistic回归、K均值算法、EM算法、贝叶斯推断等。帮助读者理解机器学习的本质，着眼于教会读者使用什么样的思维方式，以及如何进行计算，为读者探索更加复杂的深度学习领域或神经网络算法打下坚实的基础。第 1章 数据科学和机器学习第 2章 *小二乘法：机器学习理论*步第3章 *推断法：使用概率的推断理论第4章 感知器：分类算法的基础第5章 Logistic回归和ROC曲线：学习模型的评价方法第6章 K均值算法：无监督学习模型的基础第7章 EM算法：基于*推断法的监督学习第8章 贝叶斯推断：以数据为基础提高置信度的手法
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本书从易于学生学习的角度逐步讲解了诸如决策树学习、贝叶斯学习、支持向量机、压缩感知、调制压缩神经网络以及深度学习等知识，书中加入了大量的例子来实现算法，使得读者可以在学习示例的基础上去学习算法和理论。本书把*的机器学习领域的成果进行了介绍，对作者多年来的研究成果也进行了总结。由于作者在人脸识别、铁路图像检测方面进行了多年的研究，该书对于该领域的研究人员具有一定的启发作用。
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