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本书系统、全面地讲解了机器学习，旨在为读者构建从理论到实践的完整知识体系。全书以机器学习的基本概念为起点，逐步深入核心算法的原理与应用，涵盖回归、分类、聚类等经典算法，并系统地介绍了神经网络与深度学习的理论框架和技术要点，不仅详细讲解了机器学习的三要素（数据、模型、算法），还通过 Python 工具库的使用和开发环境的构建帮助读者快速上手实践。本书强调了机器学习工程实践中的模型评估、特征工程和性能度量，并通过具体的案例分析（如医疗保险欺诈检测和异常血糖预测）展示从数据准备到模型训练的完整流程，这些案例不仅突出了机器学习的应用价值，还为读者提供了实战经验和解决方案。


本书内容丰富、体系完整，可作为高校大数据、人工智能相关专业的教材，也可作为从业者和研究人员的参考书，助力读者在实践中掌握机器学习的核心技术与应用方法。