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。

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