機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、矩陣論、神經網絡、電腦等多門學科。其目標是模擬人類的學習活動，從數據中獲取知識和技能，重新組織已有的知識結構，從而不斷改善系統性能。本書共9項目。項目1介紹機器學習基礎，概要介紹機器學習的發展簡史和一般步驟，以及本書涉及的方法和算法；項目2項目7討論k近鄰算法、線性回歸、決策樹、貝葉斯分類、支持向量機、集成學習等監督學習方法；項目8介紹聚類的基本知識，闡述無監督學習方法；項目9討論深度神經網絡，主要論述捲積神經網絡和循環神經網絡兩種模型。本書由大數據技術與應用專業教師和企業工程師合力打造，採用大量項目案例講解概念和算法，內容編排採用工作手冊式教材形式，項目2項目9相互獨立，學生可選擇知識點和涉及的技術，滿足不同生源定製化學習的需要。同時，華育興業科技公司開發有教材配套的實驗實訓在線平臺，將教材內容和動手實踐緊密結合起來。本書可作為高職高專院校電子信息領域相關專業的教材，也可作為相關科技人員的參考用書，以及應用型本科的實驗補充教材。
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