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機器學習因運用大數據實現強大且快速的預測而大受歡迎。然而，其強大的輸出背后，真正力量來自復雜的算法，涉及大量的統計分析，以大數據作為驅動而產生實質性的洞察力。這本第2版的機器學習算法引導您取得與機器學習過程中的主要算法相關的顯著開發結果，并幫助您加強和掌握有監督，半監督和加強學習等領域的統計解釋。一旦全面吃透了算法的核心概念，您將基于最廣泛的庫（如sclkit-.、NLTK、TensorFlow和Keras）來探索現實世界的示例。您將發現新的主題，如主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）、貝葉斯回歸、判別分析、高級聚類和高斯混合等。
