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本書圍繞scikit-learn庫，詳細介紹機器學習模型、算法、應用場景及其案例實現方法，通過對相關算法循序漸進的講解，帶你輕鬆踏上機器學習之旅。本書採用理論與實踐相結合的方式，結合Python3語言的強大功能，以最小的編程代價來實現機器學習算法。本書配套PPT課件、案例源碼、數據集、開發環境與答疑服務。本書共分13章，內容包括機器學習的基礎理論、模型範式、策略、算法以及機器學習的應用開發，涵蓋特徵提取、簡單線性回歸、k近鄰算法、多元線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、非線性分類、決策樹回歸、隨機森林、感知機、支持向量機、人工神經網絡、K均值算法、主成分分析等熱點研究領域。本書可以作為機器學習初學者、研究人員或從業人員的參考書，也可以作為計算機科學、大數據、人工智能、統計學和社會科學等專業的大學生或研究生的教材。
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