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"拨开笼罩在机器学习知识上方复杂的数学“乌云”
门槛超低，让数学功底薄弱的读者也可快速入门机器学习
详解机器学习的应用场景、编程步骤、Python开发包和算法模型性能评估
结合近100幅示意图，详解机器学习的8个常用算法的基本原理与应用
通过20多个典型示例和8个综合应用实例，手把手带领读者进行应用实践
提供79道典型习题，帮助读者巩固和自测所学知识，学习效果更好
免费提供书中涉及的配套源代码和教学PPT等超值资源
门槛超低：拨开笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”，让不具备深厚数学功底的读者也可以快速入门机器学习。
通俗易懂：尽量避免大篇幅讲解晦涩难懂的专业术语和数学公式，而是用平实的语言将机器学习常用算法的基本原理讲透，并结合大量的图示、示例和实例帮助读者理解，非常符合学习和认知规律。
内容丰富：全面涵盖机器学习应用开发的典型步骤、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、PCA算法和k-均值算法等相关内容。
图文并茂：结合近100幅示意图详解机器学习的8个常用算法的基本原理与应用，用图文并茂的方式帮助读者高效、直观地理解核心知识点，从而有效降低学习难度。
实用性强：讲解时给出20多个典型示例，并详解8个应用实例，展示如何使用机器学习算法解决实际应用问题，从而提高读者的实际动手能力。
提供习题：每章都提供多道习题（全书共79道），方便读者巩固和自测所学的知识，以达到更好的学习效果。
资源超值：免费提供书中涉及的配套源代码和教学PPT等资源，方便读者学习和相关院校与培训机构的老师教学时使用。"
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