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内容简介：本书共18章, 分为3篇。第1篇机器学习基础知识, 主要介绍机器学习的基本概念、机器学习的基本流程与模型、搭建机器学习环境并进行应用实践、基于Azure的机器学习云平台搭建等相关知识; 第2篇机器学习核心技术, 主要介绍模型训练的数学原理、多样性特征解析、数据标准化与特征筛选、贝叶斯分类器、广义线性模型、支持向量机、决策树、人工神经网络、集成学习、模型的正则化、模型的评价与选择、无监督学习 ; 第3篇机器学习项目实战, 采用行人检测和厨余垃圾处理的指标预测两个典型案例, 带领读者进行项目实战, 提高读者的实际开发水平。