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机器学习基础与案例实战: Python+Sklearn+TensorFlow/张平，李晓宇编著

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设置3:本书共12章，分为4篇，即入门篇、监督学习篇、无监督学习篇、进阶篇。入门篇概述机器学习，监督学习篇主要介绍K近邻、决策树、线性模型、支持向量机和贝叶斯模型，无监督学习篇主要介绍聚类、主成分分析和奇异值分解，进阶篇主要介绍集成学习、特征工程和深度学习。

附注提要

本书共12章，分为4篇，即入门篇、监督学习篇、无监督学习篇、进阶篇。入门篇概述机器学习，监督学习篇主要介绍K近邻、决策树、线性模型、支持向量机和贝叶斯模型，无监督学习篇主要介绍聚类、主成分分析和奇异值分解，进阶篇主要介绍集成学习、特征工程和深度学习。

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