《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》

张志红

      全书从内容上分为13 章分4篇展开:第一篇:机器学习基础篇(第1~6章),讲述机器学习的基础算法，包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k 近邻法、数据降维、聚类和 EM算法;第二篇:机器学习高级篇(第 7~10章)，讲述经典而常用的高级机器学习算法，包括支持向量机、人工神经网络、半监督学习和集成学习;第三篇:机器学习工程篇(第 11~12章 )，讲述机器学习工程中的实际技术，包括数据预处理，模型评估、选择与验证等;第四篇:Kaggke 实战篇(第 13 章)，讲述一个Kaggle 竟赛题目的实战。
本书内容丰富,深人浅出,算法与代码双管齐下,无论你是新手还是有经验的读者,都能快速学到你想要的知识。本书可供为高等院校计算机、金融、信息、自动化及相关理工科专业的本科生或研究生使用，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。


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