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内容简介：本书共16章，涵盖有监督学习、无监督学习、概率图模型、深度学习四大核心主题，详细地介绍线性回归、逻辑回归、支持向量机、K近邻与决策树、朴素贝叶斯、K-Means和高斯混合模型、主成分分析、奇异值分解、贝叶斯推断、概率图模型、隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场、人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等经典模型，并辅以详尽的数学推导与代码实现。