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本文作者——Etienne Bernard 博士（博士就讀于孕育菲爾茨獎和諾貝爾獎得主的巴黎高師，MIT 博士后）在 Wolfram Research 工作了8年并領導了機器學習工具的開發(fā)。這些工具現(xiàn)在是 Wolfram 語言的一部分（Classify, Predict, NetTrain, ...）。 +'f+0T\)  
本書面向普通大眾，具有三個目的： XwNJHOaF  

• 解釋什么是機器學習
• 教如何練習機器學習
• 了解機器學習的工作原理

它以計算論文風格（交替文本和簡單計算——基本上是一個長的 Wolfram 語言筆記本）編寫，有很多插圖和示例。代碼片段用于展示如何練習機器學習、說明概念以及補充甚至替代數(shù)學公式。很高興看到由于代碼可以刪除很多數(shù)學（盡管我經(jīng)常決定用公式和代碼片段來解釋概念，以便兩全其美）。無論如何，我鼓勵你閱讀它，我將第 3 章作為筆記本包含在這篇文章中，我希望你喜歡它或者至少覺得它有用。 %zCV>D  
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