本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识，模型评估与选择，回归、分类、聚类等机器学习算法，数据挖掘的基础知识，数据分析与应用，以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数
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本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书，书中不仅包含竞赛的基本理论知识，还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。
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在机器学习算法的实际应用中，我们不仅要知道算法的原理，也要了解如何评估算法上线服务的可靠性。
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适读人群 ：机器学习、人工智能、进化计算方面的研究人员和算法设计人员，包括科研院所、高校、企业的研究和高级开发人员，以及相关专业方向的研究生。
机器学习知名学者周志华教授新作；
中国高校知名人工智能研究团队20年攻关的新理论成果；
给强大的演化算法找到“所以然”的理论支撑，指导机器学习优化问题的进一步发展；
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《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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本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法，以农业为应用场景，力求通缩易懂，深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联系密切的内容。全书主要分为4大部分：机器学习、大数据技术和图像处理技术的基础知识；经典的机器学习基本理论和方法，以及深度学习和大数据未来的发展；实践应用；机器学习和人工智能的数学基础与编程基础。
