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机器学习算法与实现 - Python编程与应用实例

机器学习是人工智能的一个方向,它突破了传统数据处理与分析方法耗时耗力且难出结果的困境;通过选取合适的算法,可以从大量数据中自动地归纳出逻辑或规则,并对新数据进行预测。最近十多年来,机器学习飞速发展,不仅在图像、视频、语音、自然语言等传统机器学习应用领域取得了进步,而且逐渐应用于航空、航天、材料、化学、生物等新兴领域,为各学科开辟了新的数据处理与技术途径,产生了巨大的经济和社会效益。

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本书面向没有深厚计算机、编程基础的学生。全书共11章,综合介绍了 Python 编程、库函数等机器学习常用工具,由浅入深讲解了机器学习的核心思想与方法,给出了机器学习与航空航天等专业相结合的应用实例。为了让读者更好地掌握机器学习的相关知识,本书从 Python 编程、Python 常用库开始介绍;理论部分的讲解从基本的最小二乘法开始,逐步深入介绍如何使用迭代求解法实现逻辑斯蒂回归、感知机、神经网络、深度神经网络;每个理论知识点后是算法和编程实现,目的是帮助读者加深对理论的理解。本书配套有完整的在线讲义、在线视频、作业和练习项目、MOOC 等,并且每章都提供习题或练习等。读者可以直接访问下面所列的在线教程,选择适合自己的资料。