"本書主要介紹機器學習經(jīng)典算法的原理、實現(xiàn)及應用，并通過綜合案例講解如何將實際問題轉(zhuǎn)換為機器學習算法進行求解。

全書共16章，主要內(nèi)容包括機器學習概述、機器學習基礎及Python常用庫、樸素貝葉斯分類器、k近鄰算法與非參數(shù)估計、聚類、回歸分析、決策樹、支持向量機、降維分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習入門、推薦算法、基于協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)、零售商品銷售額分析與預測、手寫數(shù)字識別和基于深度學習的中文郵件分類。本書算法首先給出數(shù)學原理及公式推導過程，然后分別給出算法的原始實現(xiàn)和通過調(diào)用機器學習庫實現(xiàn)兩種實現(xiàn)方式，所有算法及案例均以Python實現(xiàn)，以方便讀者在實踐編程中理解機器學習的經(jīng)典算法。本書在講解知識點的過程中，以潤物細無聲的方式融入思政元素。

本書可作為高等院校計算機、軟件工程、大數(shù)據(jù)、人工智能等相關專業(yè)的教材，也可作為Python機器學習初學者的參考用書，同時適用于機器學習開發(fā)人員和研究人員進行查閱和使用。
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