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内容简介：本书共6章。第1章节主要介绍机器学习的基本概念及其发展史、机器学习分类、常见机器学习算法及其特点；第2章搭建机器学习开发环境，主要包括Anaconda\PyCharm\Python软件的安装及使用，以及常见机器学习库的介绍和安装使用方法；第3章介绍监督学习的4个经典算法：线性回归、决策树、k近邻和支持向量机算法，其重点在算法的应用；第4章介绍主成分分析降维算法、Kmeans聚类算法；第5草介绍人工神经网络基础，并通过房价预测和手写数字识别实例进行验证；第6章介绍强化学习的基本概念，有模型学习和无模型学习，最后介绍了QLearning算法和Sarsa算法。