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商品簡介
商品簡介
本書將幫助讀者理解機器學習的基本原理、核心演算法及實際應用。全書共12章，內容涵蓋基礎理論、演算法、模型評估、程式設計實踐等多個方面，大體上可以分為以下3個部分。第1部分（包括第1、2章）：介紹了機器學習的背景與基礎知識；第2部分（包括第3～8章）：詳細討論了幾種常用的傳統機器學習演算法，包括回歸演算法、決策樹演算法、支援向量機演算法、貝葉斯演算法、集成學習演算法、聚類演算法，還介紹了這些演算法的應用；第3部分（包括第9～12章）：深入探討了神經網路與強化學習的相關概念及應用，包含神經網路、深度學習、卷積神經網路、迴圈神經網路與強化學習。 本書適合作為高等院校電腦、人工智慧等專業本科、研究生教材。
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