将Hadoop和Spark组合起来进行剖析，呈现完整的大数据技术方案。
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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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本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
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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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本书展示了如何在业务场景中应用机器学习，全书分为三个部分。第一部分介绍有效的决策如何帮助公司提高生产率以保持竞争力，阐释如何使用开源工具和AWS工具将机器学习应用于业务决策中。第二部分以虚拟人物为主线，研究六个场景，这些场景展示了如何使用机器学习来制定各种业务决策。第三部分讨论如何在Web上设置和共享机器学习模型，还介绍了一些案例。
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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。
