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内容简介

本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例，拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”，让读者以较低的代价和门槛轻松入门机器学习。本书共分为11章，主要介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识。本书涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA 算法和k-均值算法等。本书适合有一定编程基础的读者阅读，尤其适合想从事机器学习、人工智能、深度学习及机器人相关技术的程序员和爱好者阅读。另外，相关院校和培训机构也可以将本书作为教材使用。

网友热评

啤啤: 做为我第一本入门书籍，表示不错。西瓜书是真看不懂。看这本书基本都能懂，学习到了机器学习的基础内容及基础算法 袁野: 机器学习入门书籍，代码量挺多的，不过讲的有些冗余，排版方式我也不太喜欢。 何盘盘: 因为内容涵盖较少，有代码实现（虽然基本是调包）和少量的数学推导，个人认为比西瓜书易读，读完能粗浅了解sklearn的常用包 askka: 浅显易懂，有实例代码和复习题，结合scikit和具体算例介绍机器学习的常用算法和scikit的使用。挺好的。 风行水上: 国内机器学习sk-learn应用方面的专著，原以为是网上抄抄，其实有不少个人体会，读它在踩坑的时候可以知道一点原由? 以算法为纲，简单介绍了算法细节。案例的代码比较详细，很适合学了理论以后，渴望实践者们的入门。