哈喽啊大家，今天又来给大家推荐一本机器学习方面的书籍< 机器学习算法原理与编程实践 >。本书适用于中高水平的程序设计人员、大学理科生、以及对机器学习感兴趣的各类爱好者。

《 机器学习算法原理与编程实践 》围绕神经网络、智能推理、矩阵计算三大主线，提供近25个经典的算法讲解。解剖有代表性的算法库：Scikit-Learn算法库、OpenCV机器视觉、Theano深度学习库。作为本土原创图书，本书更符合国内人的阅读习惯，适合作为机器学习算法设计的入门读物。

适读人群 ： 适用于中高水平的程序设计人员、大学理科生、以及对机器学习感兴趣的各类爱好者

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【目录】

第1章 机器学习的基础第2章 中文文本分类第3章 决策树的发展第4章 推荐系统原理第5章 梯度寻优第6章 神经网络初步第7章 预测的技术与哲学第8章 万能分类器――支持向量机第9章 人脸识别中的机器学习第10章 认知计算与深度学习第11章 概率图模型与词性标注

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