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．人工智慧觸手可及，讓資料起舞
．運用演算法擴展企業營運業務
．機器學習專家力作，實戰經驗分享
機器學習是一門多領域且跨領域的學科，涉及機率論、統計學、逼近理論、凸分析、演算法複雜性等多門學科，專門研究電腦如何模擬或做到人類的學習行為。機器學習是人工智慧的核心，是使電腦具有智慧的根本途徑。
本書透過對機器學習的背景知識、演算法流程、相關工具、實作案例以及知識圖譜等內容的講解，全面介紹機器學習的理論基礎和實作應用。書中涉及機器學習領域的多個典型演算法，並詳細提供機器學習的演算法流程。
本書適合任何有一定資料程度和程式設計基礎的讀者閱讀。透過閱讀本書，讀者不僅可以瞭解機器學習的理論基礎，也可以參照一些典型的應用案例拓展自己的專業技能。
通過閱讀本書，你將瞭解到：
．完整的機器學習運作流程，包括資料前置處理、特徵工程、演算法、模型評估等；
．最常用的機器學習演算法，包括邏輯迴歸、隨機森林、支援向量機、KMEANS、DBSCAN、K近鄰、馬可夫決策、LDA、標籤傳播等；
．機器學習演算法在實際業務中的應用，涵蓋金融、醫療、新聞、電商等諸多領域；
．機器學習的常用工具：R、Spark-MLlib、TensorFlow、PAI等；
．時下最熱門的技術領域：深度學習、知識圖譜等。
名人推薦
『這是一本難得的機器學習愛好者的入門書籍，涵蓋機器學習的基礎理論和深度學習等相關內容，內容深入淺出。更加難能可貴的是，本書基於阿里雲機器學習平台，針對7個實際業務場景，構建了完整的解決方案，給讀者帶來第一手的實戰演練經驗。』 —阿里雲資深專家 褚崴
『機器學習演算法正在逐漸滲透到資料化營運的各個面向，演算法和業務資料相結合可以大幅度地提高業務效率、降低成本。本書以演算法的業務應用作為切入點，包含大量的案例說明，非常適合讀者快速入門。』 —阿里雲高級專家 陳鵬宇
PART 1 背景知識
chpater 01 機器學習概述
PART 2 演算法流程
chpater 02 場景解析
chpater 03 數據前置處理
chpater 04 特徵工程
chpater 05 機器學習演算法 - 常規演算法
chpater 06 機器學習演算法 - 深度學習
PART 3 工具介紹
chpater 07 常見機器學習工具介紹
PART 4 實戰應用
chpater 08 業務解決方案
PART 5 知識圖譜
chpater 09 知識圖譜
