本書系統(tǒng)介紹了經典的機器學習算法，并通過實踐案例對算法進行解析。
本書內容包含三部分: 第一部分（第1章和第2章）為入門篇，著重介紹Python開發(fā)基礎及數(shù)據(jù)分析與處理；第二部分（第3章和第4章）為基礎篇，著重介紹機器學習的理論框架和常用機器學習模型；第三部分（第5～11章）為實戰(zhàn)篇，介紹經典機器學習算法及應用，包括KNN分類算法、K�睲eans聚類算法、推薦算法、回歸算法、支持向量機算法、神經網絡算法以及深度學習理論及項目實例。
本書力求敘述簡練，概念清晰，通俗易懂。書中的案例選取了接近實際應用的典型問題，以應用能力、創(chuàng)新能力的培養(yǎng)為核心目標。
本書可作為高等院校計算機、軟件工程、大數(shù)據(jù)、通信、電子等相關專業(yè)的教材，也可作為成人教育及自學考試用書，還可作為機器學習相關領域開發(fā)人員、工程技術人員和研究人員的參考用書。