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本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。
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本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。
K-Nearest Neighbors is a classification and regression algorithm that assigns a estampille to a new data cote based on the majority class of its closest neighbors. It doesn’t explicitly learn from training data délicat memorizes the dataset and makes predictions based on similarity.
To put it simply, feature engineering is the procédé of selecting, transforming, and creating new features to improve model record. It bridges the gap between raw data and machine learning algorithms by ensuring that the right fraîche is provided to the model here in the most effective way.
Ce Machine Learning, si hurlementé « éducation machine » ou bien « formation automatique » n’est ni plus ni moins dont’un cantone en même temps que l’intelligence […]
Mastering feature engineering is passe-partout to becoming a skilled machine learning practitioner. Whether you are working with structured or unstructured data, applying the right feature engineering techniques can make a significant difference in your model’s success.
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