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内容简介：本书首先从机器学习中的数学基础入手，包括数据的描述存储、线性变换和特征分解、概率的基本思想、概率论和统计方法在机器学习中的应用等。其次，根据机器学习的基本概念、各种分类和路径等，给出机器学习的俯瞰图。最后，将视角投放到当前人工智能的深度学习领域，从神经元模型到神经网络，再到目前人人关注的大语言模型。