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机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。
《机器学习实战》主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
《机器学习实战》通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。
1、自动：在上方保障服务中标有自动发货的商品，拍下后，在网站可以直接获取商品（下载）链接；
2、手动：未标有自动发货的的商品，拍下后，卖家会收到邮件、短信提醒，也可通过QQ或订单中的电话联系对方。
1、描述：源码描述(含标题)与实际源码不一致的（例：描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、版本不符等）；
2、演示：有演示站时，与实际源码小于95%一致的（但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外）；
3、发货：手动发货源码，在卖家未发货前，已申请退款的；
4、服务：卖家不提供安装服务或需额外收费的（但描述中有显著声明的除外）；
5、其他：如质量方面的硬性常规问题等。
注：经核实符合上述任一，均支持退款，但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品，卖家无法对描述进行修改！
1、在未拍下前，双方在QQ上所商定的内容，亦可成为纠纷评判依据（商定与描述冲突时，商定为准）；
2、在商品同时有网站演示与图片演示，且站演与图演不一致时，默认按图演作为纠纷评判依据（特别声明或有商定除外）；
3、在没有"无任何正当退款依据"的前提下，写有"一旦售出，概不支持退款"等类似的声明，视为无效声明；
4、虽然交易产生纠纷的几率很小，但请尽量保留如聊天记录这样的重要信息，以防产生纠纷时便于网站工作人员介入快速处理。
