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內容簡介： 随着人工智能的蓬勃发展，机器学为推动各领域创新的关键驱动力之一。在交通领域，面对日益增长的数据规模和复杂的应用需求，机器学入不仅大幅提升了决策效率，还在智能交通管理、交通信息预测、自动驾驶等方面展现出了的巨大潜力。本书系统性地介绍了机器学算、机器学、模型评估与选择、线性模型、决策树、人工神网络、支持向量机、贝叶斯分类器、聚类、半监督学化学容；并针对主要代表性机器学，通过交通领域的具体案例，展示其在解决交通问题上的实际应用，阐释了如何通过机器学交通流预测、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通领域中的核心价值与应用方法。

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