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机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。\r\n\r\n本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其

本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

《地理数学方法：基础和应用》面向地理学问题，讲述了常用数学方法的基本原理和应用实例。全书分为五大部分、二十四章。第一部分讲述基本概念和知识，属于基础内容；第二部分讲述相关分析和回归分析，包括线性回归、非线性回归、logistic回归、虚拟变量回归以及基于回归分析的模型选择等方法；第三部分讲述多元统计分析，包括主成分分析、因子分析和聚类分析等方法；第四部分讲述时空过程分析，包括时（空）间序列分析、Markov链、R/S分析等方法；第五部分讲述系统分析，包括线性规划、层次分析法和模糊综合评价等方法。《地理

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