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機器學習已經(jīng)廣泛地應用于各行各業(yè)，深度學習的興起再次推動了人工智能的熱潮。本書結(jié)合項目

實踐，首先討論主流機器學習平臺的主要特點和機器學習的實戰(zhàn)難點。在此基礎(chǔ)上，利用主流的機器學

習開源平臺TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等，通過19個實戰(zhàn)案例，詳細地分析決策樹、隨機森

林、支持向量機、邏輯回歸、貝葉斯網(wǎng)絡、聚類、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡等機器

學習和深度學習算法在金融、零售、汽車、電力、交通等典型領(lǐng)域的應用。本書可以作為從事機器學習和深度學習工作的相關(guān)研究人員和技術(shù)人員的參考書，也可以作為高校

相關(guān)專業(yè)機器學習、深度學習、數(shù)據(jù)挖掘等課程的實驗和實訓教材。