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作為一門應用型學科，機器學習植根於數學理論，落地於代碼實現。這就意味著，掌握公式推導和代碼編寫，方能更加深入地理解機器學習算法的內在邏輯和運行機制。本書在對全部機器學習算法進行分類梳理的基礎之上，分別對監督學習單模型、監督學習集成模型、無監督學習模型、概率模型四個大類共26個經典算法進行了細緻的公式推導和代碼實現，旨在幫助機器學習學習者和研究者完整地掌握算法細節、實現方法以及內在邏輯。
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