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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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本书全面介绍了深度学习及计算机视觉中*基础的知识，并结合*常见的应用场景和大量实例，带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。作为一本“原理+实践”教程，本书在讲解原理的基础上，通过有趣的实例带领读者一步步亲自动手，不断提高动手能力，而不是枯燥和深奥原理的堆砌。 全书共13章，分为2篇。第1篇基础知识，介绍了人工智能发展历程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构，后对*前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲，介绍了Python基础、OpneCV基础、*简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。本书从第5章开始包含很多有趣和实用的代码示例。从第7章开
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