
用测试驱动方法开发出可靠、稳定的机器学习算法
利用机器学习技术解决涉及数据的现实问题
通过阅读本书,你将能够:
本书每一章都通过示例介绍了机器学习技术能够解决的有关数据的具体问题,以及求解问题和处理数据的方法。具体涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K 近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔可夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进与数据提取等内容。




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