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本书内容涵盖了监督学习、无监督学习和半监督学习的代表性算法，对算法的原理与思想、推导与证明、实现与应用中涉及的知识点进行了清晰透彻的阐述。全书由12章组成，主要内容包括机器学习基本理论、K-近邻、贝叶斯、线性模型、支持向量机、决策树、集成学习、聚类算法、降维算法、半监督学习、人工神经网络等知识。章节依照算法类别及算法间逻辑关系进行编排，内容结构上条理清晰、由浅入深，并完整的对算法的编码实现进行了讲解，从编程角度展示算法细节，使读者可以更加深入透彻的理解算法原理、加深对算法的记忆，并能够

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