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内容简介：本书系统性地介绍了机器学习经典算法，包括绪论、机器学习基础、模型评估与选择、线性模型、决策树、人工神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、聚类、半监督学习、强化学习等内容；并针对主要代表性机器学习方法，通过交通领域的具体案例，展示了其在解决交通问题上的实际应用，阐释了如何通过机器学习解决交通流预测、路径规划、拥堵管理、车辆调度及智能驾驶等问题；通过理论与实践的结合，力求为读者提供一条清晰的知识脉络，从基础理解到实际应用，帮助读者深入掌握机器学习在交通领域中的核心价值与应用方法。