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本書是機器學習原理和演算法編碼實現的基礎性讀物，內容分為兩大主線：單個演算法的原理講解和機器學習理論的發展變遷。演算法除包含傳統的分類、聚類、預測等常用演算法之外，還新增了深度學習、貝葉斯網、隱瑪律科夫模型等內容。對於每個演算法，均包括提出問題、解決策略、數學推導、編碼實現、結果評估幾部分。數學推導力圖做到由淺入深，深入淺出。結構上數學原理與程式碼一一對照，有助於降低學習門檻，加深公式的理解，起到推廣和擴大機器學習的作用。
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