Python机器学习开发实战

本书一共分为19章，1~7章是编程基础，为了让那些没有编程经验的但是又想从事数据分析工作的学员有个入门的基础。8~19章则介绍了机器学习领域中常用的算法，他们分别是线性回归，逻辑回归，神经网络，线性判别，最近邻算法，决策树与随机森林，朴素贝叶斯，支持向量机，主成分分析，奇异值分解，k-means聚类。在第19章中则着重介绍了现在比较流行的深度学习框架。

这是一本专注于Python编程和机器学习的实战教程。本书分为19章，前7章主要介绍了Python编程基础，包括环境配置、Python基本概念、Numpy、Pandas、Matplotlib等工具库的使用。这些内容旨在帮助那些没有编程经验的学员打下扎实的基础。 从第8章开始，本书详细介绍了机器学习领域中常用的算法，包括线性回归、逻辑回归、神经网络、线性判别、最近邻算法、决策树与随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、主成分分析、奇异值分解、k-means聚类等。这些算法在Scikit库中得到了实现，使得读者可以方便地使用这些算法进行机器学习建模。 此外，本书还详细介绍了深度学习框架，包括TensorFlow、PyTorch和Caffe。这些框架是当前深度学习领域的主流框架，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等各个领域。 在介绍算法的过程中，本书还深入讲解了监督学习与无监督学习的概念，以及如何处理欠拟合与过度拟合的问题。这些内容对于训练出优秀的模型至关重要。 在本书的最后几章，作者还介绍了集合的定义和特性，以及如何使用Pandas库进行数据处理。这些内容对于理解数据结构和进行