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內容簡介 · · · · · ·
在如今這個處處以資料驅動的世界中，機器學習正變得越來越大眾化，它已經被廣泛地應用于不同領域，如搜索引擎、機器人、無人駕駛汽車等，本書首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然后介紹一些稍微復雜的機器學習演算法，例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網路，等等，
本書是為想用機器學習演算法開發應用程式的Python 程式員準備的，它適合Python 初學者閱讀，不過熟悉Python 編程方法對體驗示例代碼大有裨益，
作者簡介 · · · · · ·
作者簡介：
Prateek Joshi
人工智能專家，重點關注基于內容的分析和深度學習，曾在英偉達、微軟研究院、高通公司以及硅谷的幾家早期創業公司任職，
譯者簡介：
陶俊杰
長期從事資料分析作業，酷愛Python，每天都和Python面對面，樂此不疲，本科畢業于北京交通大學機電學院，碩士畢業于北京交通大學經管學院，曾就職于中國移動設計院，目前在京東任職，
陳小莉
長期從事資料分析作業，喜歡Python，本科與碩士畢業于北京交通大學電信學院，目前在中科院從事科技文獻與專利分析作業，
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