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"本书以人工智能实现算法为视角，系统阐述机器学习与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能实现途径中的主要问题与解决方法。对于机器学习，在深入理解机器学习任务与关键问题的基础上，探讨监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习这四大类归纳学习问题的本质特性及其解决方案，同时论述作为归纳学习基础的相似性计算问题及其解决方法

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本书将数学理论与实例相结合，这些实例以最*先进的通用机器学习框架为基础，由Python实现，向读者介绍更复杂的算法。全书共25章，包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归