提升编程技能的机器学习书精选
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这本书主要分为三个部分，首先介绍了机器学习的概念，然后讲解MATLAB机器学习的基础，之后讲解机器学习的相关应用。 
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以MATLAB为编程语言，细致讲解了机器学习的基础知识，并给出包括自动驾驶、飞机智能控制等工程解决方案，适合进阶学习。 
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基于Python语言介绍线性代数和机器学习的联系，它用代码和图表相结合的方式，从5个维度讲解两者紧密结合的核心内容。 
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这本书采用理论简述，实际数据集，Python程序实现的结构来讲解机器学习，由浅入深便于读者理解，并且不会觉得枯燥。 
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这本书是基于R语言的机器学习编程书，它重点介绍了回归建模，以此为基础深入讲解神经网络等内容，案例丰富，适合深入学习者。 
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这本书主要是对机器学习算法的数学原理进行推导，降低学习的门槛，并基于Python语言实现各种算法，帮助读者理解和应用。 
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这本书主要是作者多年工作经验的分享，她从实际应用出发倒推实现的原理和代码，抽丝剥茧的介绍核心知识，学习起来不会乏味。 
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这本书采用基于案例研究的方法来传授关于机器学习的相关知识，它详细解析了5个案例和代码，阐述了不同机器学习方法的优缺点。 
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这本书介绍了分类、聚类、回归、关联规则、协同过滤、降维6大机器学习模型的构建方法，分场景介绍机器学习的应用。 
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用Python实例讲解大规模机器学习技术，帮助读者构建机器学习模型，部署大规模预测应用程序，适合有一定基础的人进阶学习。 
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