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机器学习基础 本书全面地介绍了机器学习的基本概念、预备知识、主要思想、研究进展、基础技术、应用技巧,并围绕当前机器学习领域的热点问题展开讨论。全书共11章,主要内容包括决策树、神经网络、支持向量机、遗传算法、回归、聚类分析等。 本书可作为高等院校计算机、软件工程、智能科学与技术等研究生和高年级本科生的教材,同时对于从事人工智能、数据挖掘、模式识别等相关技术人员也具有较高的参考价值。
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