深入機器學習

本書將帶領讀者一起主動擁抱機器學習，快樂翻越高等數學、算法分析、工程實踐這三座大山。
根據會用即可者、想深入學習者、想成為專家者這三類讀者的學習動機和閱讀需求，
全書一共用19章來講解機器學習的各種模型，主要包括機器學習中基礎和關鍵的線性回歸、邏輯回歸、決策樹、貝葉斯、支持向量機、KNN等。
全書具有語言表達輕快、模型講解細緻、圖表配備眾多三點特色。
 本書可供計算機、人工智能、大數據等專業的大學生、研究生閱讀，
也可供需要用到機器學習技術的廣大工程技術人員、研究人員作為參考。