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人工智能的课程 如何自学人工智能( 二 )

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白话机器学习的数学(图灵出品)
#pgc-card .pgc-card-href {text-decoration: none;outline: none;display: block;width: 100%;height: 100%;}#pgc-card .pgc-card-href:hover {text-decoration: none;}/*pc 样式*/.pgc-card {box-sizing: border-box;height: 164px;border: 1px solid #e8e8e8;position: relative;padding: 20px 94px 12px 180px;overflow: hidden;}.pgc-card::after {content: " ";display: block;border-left: 1px solid #e8e8e8;height: 120px;position: absolute;right: 76px;top: 20px;}.pgc-cover {position: absolute;width: 162px;height: 162px;top: 0;left: 0;background-size: cover;}.pgc-content {overflow: hidden;position: relative;top: 50%;-webkit-transform: translateY(-50%);transform: translateY(-50%);}.pgc-content-title {font-size: 18px;color: #222;line-height: 1;font-weight: bold;overflow: hidden;text-overflow: ellipsis;white-space: nowrap;}.pgc-content-desc {font-size: 14px;color: #444;overflow: hidden;text-overflow: ellipsis;padding-top: 9px;overflow: hidden;line-height: 1.2em;display: -webkit-inline-box;-webkit-line-clamp: 2;-webkit-box-orient: vertical;}.pgc-content-price {font-size: 22px;color: #f85959;padding-top: 18px;line-height: 1em;}.pgc-card-buy {width: 75px;position: absolute;right: 0;top: 50px;color: #406599;font-size: 14px;text-align: center;}.pgc-buy-text {padding-top: 10px;}.pgc-icon-buy {height: 23px;width: 20px;display: inline-block;background: url(https://lf3-cdn-tos.bytescm.com/obj/cdn-static-resource/pgc/v2/pgc_tpl/static/image/commodity_buy_f2b4d1a.png);}白话机器学习的数学(图灵出品)￥49.4购买《白话机器学习的数学》通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识 。层层拆解，步步引导 。同时，还通过实际的 Python 编程讲解了数学公式的应用，进而加深读者对相关数学知识的理解 。
学习以机器学习为主的原理知识当前人工智能技术中，机器学习占据了主导地位 。
具体到机器学习的流程，包括数据收集、清洗、预处理，建立模型，调整参数和模型评估 。基础则是机器学习的基本算法，包括回归算法，决策树、随机森林和提升算法，SVM，聚类算法，EM算法，贝叶斯算法，隐马尔科夫模型，LDA主题模型等等 。
在机器学习入门阶段给大家推荐《机器学习实战》这本书 。

机器学习实战(图灵出品)
#pgc-card .pgc-card-href {text-decoration: none;outline: none;display: block;width: 100%;height: 100%;}#pgc-card .pgc-card-href:hover {text-decoration: none;}/*pc 样式*/.pgc-card {box-sizing: border-box;height: 164px;border: 1px solid #e8e8e8;position: relative;padding: 20px 94px 12px 180px;overflow: hidden;}.pgc-card::after {content: " ";display: block;border-left: 1px solid #e8e8e8;height: 120px;position: absolute;right: 76px;top: 20px;}.pgc-cover {position: absolute;width: 162px;height: 162px;top: 0;left: 0;background-size: cover;}.pgc-content {overflow: hidden;position: relative;top: 50%;-webkit-transform: translateY(-50%);transform: translateY(-50%);}.pgc-content-title {font-size: 18px;color: #222;line-height: 1;font-weight: bold;overflow: hidden;text-overflow: ellipsis;white-space: nowrap;}.pgc-content-desc {font-size: 14px;color: #444;overflow: hidden;text-overflow: ellipsis;padding-top: 9px;overflow: hidden;line-height: 1.2em;display: -webkit-inline-box;-webkit-line-clamp: 2;-webkit-box-orient: vertical;}.pgc-content-price {font-size: 22px;color: #f85959;padding-top: 18px;line-height: 1em;}.pgc-card-buy {width: 75px;position: absolute;right: 0;top: 50px;color: #406599;font-size: 14px;text-align: center;}.pgc-buy-text {padding-top: 10px;}.pgc-icon-buy {height: 23px;width: 20px;display: inline-block;background: url(https://lf3-cdn-tos.bytescm.com/obj/cdn-static-resource/pgc/v2/pgc_tpl/static/image/commodity_buy_f2b4d1a.png);}机器学习实战(图灵出品)￥51.4购买这本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如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 。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法 。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具 。

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