人工智能數學基礎與Python機器學習實戰(zhàn)
本書分為3個部分：第1章和第2章是人工智能的數學基礎，主要介紹了機器學習的概念、Python開發(fā)環(huán)境的搭建、機器學習bibei的數學知識，以及線性代數和概率論的相關知識；第3~12章主要介紹了回歸模型、分類模型、聚類模型、半監(jiān)督模型的建立和相關算法的理論，以及如何使用sklearn具體實現(xiàn)相關算法模型的搭建；第13章介紹了Spark機器學習，筆者認為對于機器學習，不能只限于Python中的sklearn的學習，還要緊跟大數據時代的發(fā)展。
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