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　　結合機器學習、資料分析和Python語言，透過實際案例以通俗易懂的方式講解如何將演算法應用到實際工作。
　　全書共20章，大致分為4個部分：
　　第1部分 介紹Python的工具套件，包括科學計算函數庫Numpy、資料分析函數庫Pandas、視覺化函數庫Matplotlib
　　第2部分 講解機器學習中的經典演算法，例如回歸演算法、決策樹、整合演算法、特徵工程、支援向量機、推薦系統、降維演算法、分群演算法等
　　第3部分 介紹深度學習中的常用演算法，包括神經網路、卷積神經網路、遞迴神經網路
　　第4部分 專案實戰，從零開始結合Python工具套件與機器學習演算法，以真實資料集為基礎，將演算法模型應用到實際業務中。
　　適合讀者群 對人工智慧、機器學習、資料分析，感興趣的初學者和愛好者。

本書特色

　　通俗易懂、零基礎也能學機器學習、快速入門人工智慧領域
　　?完整的工具，包括Numpy, Pandas, Matplotlib
　　?經典的演算法，包括回歸、決策樹、集成、特徵工程、SVM、推薦系統、
　　降維、聚類
　　?深度學習，包括神經網路、CNN、LSTM、RNN等
　　?真正專案實作，包括信用卡詐欺、氣溫預測、新聞分類、音樂推薦系統、TensorFlow、影評情╖

唐宇迪 　　電腦博士，網易雲課堂人工智慧認證行家，51CTO學院講師，CSDN博客專家、講師。多年人工智慧領域培訓經驗，帶領研發團隊開發60多種AI課程，涵蓋當下人工智慧熱門領域。以豐富的教學講解經驗，通俗易懂的授課風格，幫助讀者進入人工智慧領域。