理論基礎包含機器學習的應用場景、開發之典型步驟，numpy、pandas、matplotlib等皆有演算法模型性能評估的指標與評估方法的篇章；八大常用機器學習演算法:k-近鄰演算法、線性回歸演算法、邏輯回歸演算法、決策樹支持向量機、單純貝氏演算法、PCA演算法、k-平均值演算法。
本書特色
用通俗易懂的語言介紹機器學習演算法的原理，符合初學者的認知規律，豐富的範例圖片，幫助讀者更加直觀地了解演算法背後的原理，實例豐富，幫助讀者使用機器學習演算法解決工程應用問題。
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