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机器学习本身很复杂，且在具体的数据分析实践中涉及大量复杂的数学知识。而本书尽量避开编程与机器学习算法实现的复杂性，让机器学习代码尽量简单。它的目的不是阐明机器学习“是什么”，而是解释“如何”编写算法，并帮助你思考“什么是最好的”编程方式。 本书为mobi格式，适用Kindle等阅读。

本书是以TensorFlow为工具介绍神经网络和深度学习的入门书，内容循序渐进，以简单示例和图例的形式，展示神经网络和深度学习背后的数学基础原理，帮助读者更好地理解复杂抽象的公式。同时，采用手动计算和程序代码这两种方式讲解示例，可以更好地帮助读者理解TensorFlow的常用函数接口，为读者掌握利用

统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题

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《学习OpenCV3》由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域，深入学习图像处理、模式识别、三维