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机器学习算法原理与编程实践
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机器学习算法原理与编程实践
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扉页
前言
内容简介
第2章 中文文本分类
2.1 文本挖掘与文本分类的概念
第3章 决策树的发展
1.1 编程语言与开发环境
第2章 中文文本分类
2.2 文本分类项目
第3章 决策树的发展
3.1.1 从一个实例开始
第4章 推荐系统原理
4.1 推荐系统概述
第5章 梯度寻优
5.1 最优化与计算复杂性
第6章 神经网络初步
6.1 神经网络简史
第7章 预测的技术与哲学
7.1 线性系统的预测
第8章 万能分类器——支持向量机
8.1 支持向量机的理论基础
第9章 人脸识别中的机器学习
9.1 模式识别概述
第10章 认知计算与深度学习
10.1 认知计算
第11章 概率图模型与词性标注
11.1 马尔科夫过程
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