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机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 《机器学习实战》主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 《机器学习实战》通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统
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这是一本“算法入门”书,写给“正在学或刚学过编程语言,但是数据结构、算法零基础”的初学者。 本书的读者符合这样的画像:刚学过编程语言,C/C 、Java、Python 这几种语言中的任何一个都可以;有基本的编码能力,语法比较熟悉;编过一些代码,但仍然不熟练;不懂数据结构和算法,遇到较难的问题没有思路。 这位勤奋的读者有以下目标: (1)数据结构和算法入门,建立计算思维。 (2)大量编码,提高编码能力。 (3)参加蓝桥杯大赛并获奖。 如果读者准备参加蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛(软件类),看这本书正合适,因为题目大多是蓝桥杯大赛的真题,并且按照蓝桥杯大赛的要求进行了详细的解析。 本书也适用于准备其他算法竞赛,例如全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)、国际大学生程序设计竞赛(ICPC)、中国大学生程序设计竞赛(CCPC)、中国高校计算机大赛Ｇ团体程序设计
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