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内容简介：本书共17章。第1章主要介绍机器学习基础、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等；第2-4章主要介绍数组计算Numpy、数组分析Pandas、图形展示Matplotlib模块等；第5-13章主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯之谜、Logistic逻辑回归、支持向量积、AdaBoost多元化探秘、线性回归、Kmeans、PCA探秘等；第14章主要介绍卷积神经网络等；第15-16章主要介绍验证码识别、答题卡识别等；第17章主要介绍机器学习简历指导等。