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機器學(xué)習(xí)因運用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)強大且快速的預(yù)測而大受歡迎。然而，其強大的輸出背后，真正力量來自復(fù)雜的算法，涉及大量的統(tǒng)計分析，以大數(shù)據(jù)作為驅(qū)動而產(chǎn)生實質(zhì)性的洞察力。這本第2版的機器學(xué)習(xí)算法引導(dǎo)您取得與機器學(xué)習(xí)過程中的主要算法相關(guān)的顯著開發(fā)結(jié)果，并幫助您加強和掌握有監(jiān)督，半監(jiān)督和加強學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的統(tǒng)計解釋。一旦全面吃透了算法的核心概念，您將基于最廣泛的庫（如sclkit-.、NLTK、TensorFlow和Keras）來探索現(xiàn)實世界的示例。您將發(fā)現(xiàn)新的主題，如主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）、貝葉斯回歸、判別分析、高級聚類和高斯混合等。
