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人工智能数学基础与Python机器学习实战 PDF下载

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内容简介

通常来说,人工智能(Artificial Intelligence,AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的研究领域包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
机器学习就是用算法解析数据,不断学习,对世界中发生的事做出判断和预测的一项技术。生活中很多机器学习的书籍只注重算法理论方法,并没有注重算法的落地。本书是初学者非常期待的入门书,书中有很多的示例可以帮助初学者快速上手。
本书分为3个部分:第1章和第2章是人工智能的数学基础,主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识,以及线性代数和概率论的相关知识;第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论,以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建;第13章介绍了Spark机器学习,笔者认为对于机器学习,不能只限于Python中的sklearn的学习,还要紧跟大数据时代的发展。
本书内容通俗易懂,案例丰富,实用性强,特别适合Python语言的入门读者和进阶读者阅读,也适合其他算法程序员和编程爱好者阅读。

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