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《机器学习：工程师和科学家的第一本书》阅读记录
目录
一、前言....................................................2
1.1书籍简介.............................................3
1.2作者介绍.............................................4
二、机器学习基础............................................4
2.1机器学习的定义.......................................6
2.2监督学习.............................................7
2.2.1线性回归.........................................8
2.2.2逻辑回归.........................................9
2.2.3支持向量机......................................10
2.3无监督学习..........................................11
2.3.1聚类分析........................................12
2.3.2降维技术........................................14
2.4强化学习............................................15
三、机器学习算法与应用.....................................16
3.1决策树与随机森林....................................18
3.2神经网络............................................19
3.3深度学习............................................20
3.4自然语言处理........................................21
3.5计算机视觉..........................................23
四、机器学习工具与库.......................................25
4.1Python编程语言......................................28
4.2常用的机器学习库....................................29
五、机器学习实践与挑战.....................................30
5.1数据预处理与特征工程................................32
5.2模型评估与选择......................................33
5.3模型优化与调参......................................34
5.4机器学习应用案例分析................................35
六、机器学习未来发展趋势...................................37
6.1零样本学习..........................................38
6.2增量学习............................................39
6.3集成学习............................................41
6.4可解释性研究........................................41
七、结语...................................................43
7.1机器学习的重要性和影响..............................43
7.2个人学习机器学习的收获与展望........................44
一、前言
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它旨在让计算机能够通过数据和算法自动学习和改进。随着大数据时代的到
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