Python机器学习

《Python机器学习》从实用的角度出发，整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从最基本的Python编程基础入手，由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库，以及复杂的机器学习基本理论和算法，并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识，以直观的案例辅助读者理解，并以图表形式展示代码和运行结果，配合习题巩固读者对知识点的掌握。《Python机器学习》适合作为高等院校计算机类、软件工程类和大数据相关专业本科生Python机器学习相关课程的教材，也可作为数据科学相关领域工程技术人员的参考书，还可供不具备Python语言基础的机器学习爱好者从零开始学习。

这是一本整合了Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识的教材。从最基本的Python编程基础入手，由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库，以及复杂的机器学习基本理论和算法，并突出知识的实用性和可操作性。 在Python编程基础方面，本书详细介绍了Python语言的基本语法、数据类型、程序结构以及应用领域。包括Python的基本数据类型，如整数、浮点数、字符串、布尔值、列表、元组、字典等，以及Python的数据运算符及表达式，如加、减、乘、除等，还有Python的程序结构，如顺序结构、分支结构和循环结构。 在数据分析与可视化方面，本书讲解了如何使用Matplotlib库进行数据可视化。Matplotlib是Python的一个图形库，能够生成多种格式的图形，如折线图、柱状图、散点图等，并且界面可交互，生成的图形质量较高，甚至可以达到出版级别。 在机器学习常用算法方面，本书讲解了多元线性回归模型及算法，k近邻算法原理与实现，决策树算法原理与实现，k均值算法原理与实现等。这些算法在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、教育等。