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Python机器学习项目实战 DeepSeek知识储备,是一本针对机器学习与聚焦实践经验的实用指南。本书展示了现实、实用的机器学习场景，全面清晰地介绍了机器学习的关键概念。
随着 大数据 时代的到来以及计算机算力的提升，机器学习进入一个新时代。以近火热的ChatGPT为例，它是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器 人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动并协助人类完成一系列任务。它的发展可谓是机器学习的巨大飞跃，甚至可以视为人类迈向 真 人工智能 的巨大跨越。随着机器学习技术的发展以及在各行各业的应用，可以说机器学习现在与我们每个人都息息相关。 作为一名大学教师,我的主要研究领域为人工智能和深度学习，目前为研究生讲授《模式识别》等课程;同时也参与了多个与机器学习相关的科研项目，对机器学习的工程应用有丰富的经验。当看到《Python机器学习项目实战》时，我感觉非常有必要将其翻译出来并让更多的人学习到其中的内容。本书是一本针对
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机器学习关注于预测，其核心是一种基于数学和算法的技术，要掌握该技术，需要对数学及统计概念有深入理解，能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法，展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务，从而降低机器学习难度，使机器学习能够被更广泛的人群掌握。作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法，避免复杂的数学推导，同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理，不论简单问题还是复杂问题，读者都可以学会如何找到问题的解决算法。书中详细的示例，给出了具体的可修改的代码，展示了机器学习机理，涵盖了线性回归和集成方法，帮助理解使用机器学习方法的基本流程。本书为
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