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机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书基于Python语言,实现了12个典型的实战案例,其内容涵盖了机器学习的基础算法,主要包括统计学习基础、可视化、常用的分类算法、文本分析、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、生成对抗网络、电子推荐系统等理论。 本书深入浅出,以实际应用的项目作为案例,实践性强,注重提升读者的动手操作能力,适合作为高等院校本科生及研究生机器学习、深度学习、数据挖掘等课程的实验教材,也可作为对机器学习和深度学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。
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