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　　30秒極速瞭解本書精華內容

　　◆ 理論基礎
　　機器學習的應用場景、機器學習應用程式開發的典型步驟
　　Python機器學習開發套件：numpy、pandas和matplotlib演算法模型性能評估的指標和評估方法

　　◆ 八大常用機器學習演算法
　　k-近鄰演算法、線性回歸演算法、邏輯回歸演算法、決策樹
　　支持向量機、單純貝氏演算法、PCA演算法、k-平均值演算法

　　◆ 七大實戰演練案例
　　糖尿病檢測、預測房價、乳腺癌檢測、鐵達尼號倖存者預測
　　文件類別預測、人臉識別、文件自動分類

　　◆ 本書適用讀者
　　想從事機器學習、人工智慧、深度學習及機器人相關技術的程式師和愛好者閱讀，相關院校和培訓機構也可以作為教材使用

本書特色

　　通俗易懂/圖示引導/豐富實例
　　高效入門機器學習最佳速成

黃永昌 　　畢業於廈門大學自動化系。畢業後從事手機系統軟體的研發，2009年轉向Android系統軟體發展，熟悉C、Python、Java和JavaScript多種開發語言。2014年開始研究機器學習及資料採擷領域的相關知識。2015年加入ABB集團，從事智慧家居系統的開發，透過分析伺服器及用戶端日誌資料，為智慧家居系統開發智慧決策模型。