内容介绍

本书基于Python的机器学习库scikit‑learn，系统讲解机器学习核心算法及其应用，内容涵盖机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、$k$均值聚类算法、神经网络、模型评估与优化等重要主题。
本书以项目式教学为主线，辅以丰富的图表和大量实战案例，对各类机器学习算法进行直观、生动的剖析，帮助读者通过实践快速掌握机器学习的关键技术。本书语言表达通俗易懂，注重深入浅出地讲解算法原理，所选案例典型、实用，并提供微课视频、电子课件、案例代码、习题库及参考答案等丰富的教学资源。
本书既可作为高等院校人工智能、数据科学与大数据技术及相关专业的教材，也可作为人工智能领域的技术人员和研究人员的参考书。