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chapter01《机器学习概述》总结了机器学习的定义及应用，其横跨多个领域，尽管受限于本身概念的理解，怎样有效利用也是疑问之一。
chapter02《回归分析》总结回归分析的定义和基础概念，既然变量过多，怎样选择变量是挑战，历史的各种回归算法按时间线一并梳理。
chapter03《分类与聚类》在总结与归纳任务数据上颇有成就，重点知识都是要将其构建出合适的分类框架来，分享不少业务上的解决方案，在具体情境下创造性解决不少难题。
chapter04《深度学习》从总结深度学习的定义出发，如何构建一个稳定和完备的训练模型仍是大家面临的一个主要挑战，引入一些对于多层次网络计算过程的叙述性资料，丰富技术讲解。
chapter04的再探讨体现了深度学习领域的深入分析，对于涉及大规模复杂数据的应用，技术难度极有提升的，有充足的研究累积资料可供参考。
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chapter01《机器学习概述》梳理了机器学习的定义及应用，其横跨多个领域，尽管受限于本身概念的理解，怎样有效利用也是疑问之一。
chapter02《回归分析》梳理回归分析的定义和基础概念，既然变量过多，怎样选择变量是挑战，历史的各种回归算法按时间线一并梳理。
chapter03《分类与聚类》在梳理与归纳任务数据上颇有成就，重点知识都是要将其构建出合适的分类框架来，分享不少业务上的解决方案，在具体情境下创造性解决不少难题。
chapter04《深度学习》从梳理深度学习的定义出发，如何构建一个稳定和完备的训练模型仍是大家面临的一个主要挑战，引入一些对于多层次网络计算过程的叙述性资料，丰富技术讲解。
chapter04的再探讨体现了深度学习领域的深入分析，对于涉及大规模复杂数据的应用，技术难度极有提升的，有充足的研究累积资料可供参考。
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