《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习》可作为计算机专业本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。
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《机器学习与数据科学:基于R的统计学习方法》是一本完整的原书，主题涵盖了机器学习、数据科学、R编程和统计学等多个领域。本书以R语言为工具，介绍了统计学习方法在机器学习和数据科学中的应用。无论你是新手还是有一定经验的使用者，本书都能帮助你理解和应用机器学习和数据科学的基本概念和方法。无论你是从事学术研究、数据分析还是业务决策，本书提供了实践案例和代码示例，帮助你将理论转化为实际应用。无论你对机器学习和数据科学感兴趣，或者想要提升你的技能，本书都是必不可少的指南。
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这本书难吗？没基础也能学吗？ 如果你有学习过机器学习相关课程，例如吴恩达老师在 Coursera 上的课程，或者有过监督学习的应用经验，那这本书的内容对你而言就不难理解。（如果没看过吴恩达老师的课程，现在一起看也不耽误） 我能从这本书里获得什么？有什么特别的呢？ 这本书将告诉你在工程中应该怎么做。所有问题都会给你一些线索，告诉你什么样的尝试有用，什么样的没用。而学会解读这些线索将会节省你几个月甚至几年的开发时间。 读
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人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸， 书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法
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本书通过一系列有趣的实例，由浅入深地介绍了机器学习这一炙手可热的新领域，并且详细介绍了适合机器学习开发的Microsoft F#语言和函数式编程，引领读者深入了解机器学习的基本概念、核
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