《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容，介绍并实现机器学习的主流算法。
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内容简介
本书以数据分析与挖掘思想为主线，深入剖析关联、分类、回归、聚类、顺序模式挖掘、深度学习以及异常检测等算法的原理、实现、相似算法、改进思路以及地学案例，具有很强的系统性、完整性以及落地性，可以作为各行业特别是地球科学领域中希望驾驭大数据并发掘其价值的科研人员和工程人员的参考书，读者既可以通过本书系统掌握大数据分析挖掘的思想方法，也可以将其作为算法工具书查阅。
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地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册是2018年由人民邮电出版社出版,作者李国庆 刘莹 庞禄申 等。
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适读人群 ：普通高校电子信息大类本科生学习、考研，同时也适合零售和培训。
采用“案例驱动”的编写模式。书中结合实际应用，将各章按照“案例引入——数据结构及其操作——案例分析与实现”的案例驱动思路来展开。每章使用一个有趣的“问题案例”开头，由该案例逐步引入新的数据结构，然后给出该数据结构的存储表示及各种基本操作的实现，之后进一步分析此案例，最终利用该数据结构来实现此案例。
算法讲解更加细致。新版教材中对每个算法思想进行详细阐述，将用文字描述的算法步骤与用类C语言表述的算法描述一一对应。
优化教材内容。参考计算机专业全新的全国统考考研大纲，增加了大纲近两年新增的考点内容，如分块查找、外部排序等，有助于考研学生复习备考使用。
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从数据处理的角度来讲解统计分析。
