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《图解机器学习》是由日本作者杉山将（Shigeru Nakagaki）所著的一本介绍机器学习的书籍。以下是该书的主要内容：
- 机器学习基础概念： 介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
- 数据预处理： 讨论数据预处理的重要性，包括数据清洗、缺失值处理、特征缩放等。
- 监督学习算法： 解释常见的监督学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，并说明它们的应用场景和优缺点。
- 无监督学习算法： 介绍聚类、降维等无监督学习算法，并阐述它们在实际问题中的应用。
- 深度学习： 对深度学习的基本概念和常见模型进行讲解，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
- 模型评估和优化： 讨论如何评估机器学习模型的性能，以及如何进行参数调整和优化。
- 实际案例： 使用实际案例和应用场景，帮助读者理解机器学习在实际问题中的应用。
- 图解和可视化： 以图解和可视化的方式呈现复杂的机器学习概念，使读者更容易理解。
总体而言，这本书通过图解的方式，以简单易懂的语言介绍了机器学习的基本原理、常见算法和实际应用。这种图解和可视化的方法旨在帮助初学者更轻松地理解机器学习的复杂概念。