本書以機器學習初學者為教學對象，通過講解機器學習的常用方法及實際應用，培養(yǎng)讀者機器學習應用技能及計算思維能力。本書共 12 章，主要介紹了機器學習概述、Python 語言基礎、網絡爬蟲、數(shù)據(jù)預處理與特征工程、多元回歸分析、分類方法、支持向量機、樸素貝葉斯方法、聚類分析方法、人工神經網絡與深度學習、數(shù)據(jù)可視化、基于Pyecharts的大數(shù)據(jù)可視化圖表。
本書內容豐富、圖文并茂，以數(shù)據(jù)分析流程為主線，將算法與應用相結合，系統(tǒng)講解常用的機器學習理論和分析方法，通過案例幫助讀者快速掌握機器學習相關技術，以實現(xiàn)理論與實踐的緊密結合。 本書可以作為高等學校各類專業(yè)的機器學習通識課程教材，或計算機類專業(yè)學生的必修課教材，也可供對機器學習感興趣的相關人員閱讀。