本書內(nèi)容包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)的鄰近度、可視化、線性回歸及其它回歸方法、k近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機(jī)、裝袋方法、提升方法、常見的原型聚類、密度聚類、層次聚類算法以及模型預(yù)測(cè)能力和模型復(fù)雜度的指標(biāo)。書中每個(gè)章節(jié)配有習(xí)題，電子資源提供習(xí)題答案和模型訓(xùn)練的代碼。本書對(duì)概念、模型的描述力求循序漸進(jìn)、簡(jiǎn)明易懂，精選的例題和習(xí)題，具有代表性。

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