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内容简介：本书介绍机器学习基础模型的算法原理与代码实现，第1章介绍机器学习的基本概念、发展历程和主要应用等；第211章介绍监督学习，包括线性回归、感知机、逻辑斯谛回归与Softmax回归、正则化、线性判别分析、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络；第1213章介绍特征工程、模型评估与选择等。