Python机器学习入门与实战（以实操为基础，以入行为目的，快速帮助你掌握Python机器学习相关技能）

本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。全书共17章，分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习入门篇，包含第1章，主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等；第Ⅱ篇为工具模块使用篇，包含第2~4章，主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇为专业技能提升篇，包含第5~13章，主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等；第Ⅳ篇为深度学习延伸篇，包含第14章，主要介绍卷积神经网络；第Ⅴ篇为项目技能实战篇，包含第15~17章，主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时，本书随书赠送了大量相关的学习资料，以便读者扩展学习。本书适用于任何想学习Python机器学习的读者。无论读者是否从事Python相关工作，是否接触过Python，均可通过学习本书快速掌握Python机器学习的开发方法和技巧。

版权
内容提要
第Ⅰ篇机器学习入门篇
第1章机器学习入门之机器学习基础
  1.1 做第一个吃螃蟹的人——理解机器学习
  1.2 机器学习研究的主要任务
  1.3 如何选择合适的算法
  1.4 机器学习研究问题的一般步骤
  1.5 小结
第Ⅱ篇工具模块使用篇
第2章机器学习模块之数组计算NumPy
  2.1 从“人机大战”谈NumPy模块的妙用
  2.2 NumPy模块的数组对象
  2.3 NumPy模块中数组的广播
  2.4 NumPy模块中数组的操作
  2.5 通用方法：快速的元素级数组方法
  2.6 利用数组进行运算
  2.7 数组文件的输入和输出
  2.8 小结
第3章机器学习模块之数据分析Pandas

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