内容简介
机器 学习 已经广泛地应用于各行各业， 深度学习 的兴起再次推动了 人工智能 的热潮。《 机器学习 案例实战（第2版）》结合项目实践，首先讨论了主流机器学习平台的主要特点以及机器学习的实战难点。在此基础上，利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等，通过1 7 个实战案例，详细地分析了 决策 树、随机森林、支持向量机、 逻辑 回归、贝叶斯 网络 、聚类、卷积 神经网络 、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和深度学习 算法 在 金融 、 零售 、汽车、电力、交通、 教育 等典型领域的应用。
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