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机器学习实战azw3

简述信息一览：

具体涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K 近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔可夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进与数据提取等内容。通过学习本书，你将能够利用机器学习技术解决涉及数据的现实问题。

Python机器学习算法.epub 链接： https：//pan.baidu.com/s/1TGIOfmDNOJ5JJs4uZMz5MQ ？pwd=ps22 提取码： ps22 全书共有10 章。

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1、提取码：1234 本书详细阐述了与大数据、物联网、决策科学开发相关的基本解决方案，主要包括物联网和决策科学、物联网体系结构和用例设计、决策科学在物联网中的应用、机器学习、预测性分析等内容。

2、提取码：1234 本书向读者提供了一套完整的大数据时代背景下的搜索引擎解决方案，详尽地介绍了搜索引擎的技术架构、算法体系及取得的效果，以模块化的方式进行组织。

作者：Al Sweigart 译者：李永伦豆瓣评分：4 出版社：人民邮电出版社出版年份：2016-8-1 页数：324 内容简介：本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。

（图片来源网络，侵删）

唐亘，数据科学家，专注于机器学习和大数据，热爱并积极参与Apache Spark、scikit-learn等开源项目。作为讲师和技术顾问，为多家机构（包括惠普、华为、复旦大学等）提供百余场技术培训。

具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如，何时***用贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；K最近邻算法。作者简介：Aditya Bhargava 软件工程师，兼具计算机科学和美术方面的教育背景，在adit.io撰写编程方面的博客。

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