本书系统介绍了经典的机器学习算法,并通过实践案例对算法进行解析。 本书内容包含三部分: 第一部分(第1章和第2章)为入门篇,着重介绍Python开发基础及数据分析与处理;第二部分(第3章和第4章)为基础篇,着重介绍机器学习的理论框架和常用机器学习模型;第三部分(第5~11章)为实战篇,介绍经典机器学习算法及应用,包括KNN分类算法、KMeans聚类算法、推荐算法、回归算法、支持向量机算法、神经网络算法以及深度学习理论及项目实例。 本书力求叙述简练,概念清晰,通俗易懂。书中的案例选取了接近实际应用的典型问题,以应用能力、创新能力的培养为核心目标。 本书可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、通信、电子等相关专业的教材,也可作为成人教育及自学考试用书,还可作为机器学习相关领域开发人员、工程技术人员和研究人员的参考用书。