內容簡介
數據科學家是當下炙手可熱的職業，機器學習則是他們的推薦技能，機器學習在大數據分析中居於核心的地位，在互聯網、金融保險、制造業、零售業、醫療等產業領域發揮了越來越大的作用且日益受到關注。Python是優選很熱門的編程語言之一，以簡單易學、應用廣泛、類庫強大而著稱，是實現機器學習算法的優選語言。 本書以快速上手、四分理論六分實踐為出發點，講述機器學習的算法和Python編程實踐，采用“原理筆記精華+算法Python實現+問題實例+實際代碼+運行調參”的形式展開，理論與實踐結合，算法原理與編程實戰並重。全書共13 章分為4篇展開：靠前篇：機器學習基礎篇（靠前～6 章），講述機器學習的基礎算法，包括線性模型、決策樹、貝葉斯分類、k近鄰法、數據降維、聚類和EM算法；第二篇：機器學習不錯篇（第7～10章），講述經典而常用的不錯機器學習算法，包括支持向量機、人工神經網絡、半......
