今天要给大家分享的是《Machine Learning In Action》，其中文译名是《机器学习实战》。大家都清楚，机器学习在人工智能领域属于极其重要的研究方向，也是众多算法同学极力推荐的🔥 《Machine Learning In Action》一共包含 15 个章节，可划分为四大部分。其重点阐述了机器学习的基础内容，还有如何运用算法进行分类，并且逐步讲解了多种经典的监督学习算法，像 k 近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic 回归算法、支持向量机、AdaBoost 集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等等。第三部分着重介绍了无监督学习以及一些主要算法，比如 k 均值聚类算法、Apriori 算法、FP-Growth 算法。第四部分则是对机器学习算法的一些附属工具予以介绍。第一部分📖 重点讲解机器学习基础以及如何利用算法进行分类，逐步介绍了诸如 k 近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logisic 回归算法、支持向量机、AdaBoost 集成算法等多种经典的监督学习算法。第二部分📖 是基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分📖 重点介绍无监督学习及其一些主要算法，例如 k 均值聚类算法、Apriori 算法、FP-Growth 算法等。第四部分📖 介绍了有关机器学习算法的一些附属工具。

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