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机器学习：Python实践
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本书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用scikit-learn作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。读者通过对本书的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。
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机器学习原理与Python实践
全书共分为3个部分：第一部分对机器学习进行入门级别的介绍。第一章通过对机器学习基本概念的讲解，帮助读者从概念原理上补充知识性的认识。第二章结合简单具体的案例，采用线性回归模型带领读者认识机器学习的整体过程，从而帮助读者在实践层面有大纲性认知。第三章对机器学习的实践工具进行介绍，包括Python的使用和相关软件的安装。第四章通过介绍机器学习云平台，使得读者在现有认识的基础上扩充视野。 第二部分将机器学习解决具体问题的步骤拆分成一个个具体章节进行介绍，其中第五章主要介绍了模型训练的数学算法原理。第六、七章介绍了数据预处理方法。第八章至第十一章分别采用原理介绍、项目实践的方式，介绍常见的机器学习模型：贝叶斯模型、广义线性回归、支持向量机、决策树。第十二章、第十三章，采用同样的教学方式，介绍了常用的神经网络模型如多层感知器、卷积神经网络等和集成学习模型。第十四章介绍了机器学习模型的正则化原理。第十五章在现有内容的基础上，更加详细和全面地介绍了机器学习模型的评价指标。第十六章则介绍了无监督学习的常见算法，如Kmeans聚类、高斯混合模型、谱聚类、DBSCAN等。 第三部分则通过实用的科研项目，加深读者的知识沉淀和应用技能。书中考虑采用实际问题的“行人检测项目”、“餐厨垃圾处理的指标预测”作为教学项目。 本书对标国外计算机黑皮书系列教材，其定位是结合原理和实践的科研教学书籍，旨在讲解机器学习知识以及深度学习基础知识。书中每章结尾均安排辅助训练题，同时给出答案和解题代码，以便读者加深课程知识。
Python机器学习实践
本书介绍机器学习经典算法的原理、实现及应用，并通过综合案例讲解如何将实际问题转换为机器学习能处理的问题进行求解。本书配套源码、PPT课件、习题答案、开发环境与QQ群答疑。 本书共分14章。内容包括k近邻算法、朴素贝叶斯、聚类、EM算法、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归、BP神经网络经典算法，以及垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售量分析与预测、个性化推荐等综合案例。本书算法首先给出了数学原理及公式推导过程，然后给出算法实现，最后所有算法及案例均以Python实现，方便读者在动手编程中理解机器学习的经典算法。 本书适合Python机器学习初学者、机器学习开发人员和研究人员使用，也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的本科生、研究生学习人工智能、机器学习的教材。
机器学习算法入门与编程实践（基于Python·微课视频版）
本书对机器学习算法的基本原理和Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用Sklearn程序实现并用Matplotlib进行数据可视化。为了帮助读者更加高效、直观地学习，作者为本书录制了13个微课视频，读者可以用手机扫描书中的二维码进行观看，也可以将视频下载后进行观看。 本书共8章，包括机器学习概述、Python机器学习与可视化、关联规则与推荐算法、聚类算法、分类算法、回归与逻辑回归、人工神经网络、支持向量机等内容。 本书可以作为高等院校机器学习和人工智能概论等课程的教材，也可作为机器学习算法入门读者的自学用书，还可以作为人工智能等领域机器学习研究者和应用人员的参考书。
Python机器学习及实践/人工智能科学与技术丛书
Python是目前比较热门的编程语言，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的爱选语言。 《Python机器学习及实践/人工智能科学与技术丛书》以Python3.6.5为编写平台，以帮助读者快速上手、理论与实践相结合为出发点，介绍Python机器学习的相关内容。 《Python机器学习及实践/人工智能科学与技术丛书》共10章，分别介绍了机器学习的基础知识、近邻法、数据降维、分类算法、回归算法、聚类算法、神经网络、推荐算法、频繁项集、数据预处理。 通过《Python机器学习及实践/人工智能科学与技术丛书》的学习，读者可了解Python编程及在机器学习中的应用。 《Python机器学习及实践/人工智能科学与技术丛书》可作为对Python和机器学习感兴趣的初学者的参考书，也可作为从事Python开发的广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书，还可作为高等院校人工智能、计算机等相关专业的教材。 《Python机器学习及实践/人工智能科学与技术丛书》突出的特点： 内容由浅入深，既有原理介绍，又有实战操作，使读者在实践中掌握相关知识，并为解决问题提供详细的方法。 具有超强的实用性，实例丰富，书中给出了80多个实例让读者理解概念、原理和算法。 以理论与实践相结合为出发点，介绍Python机器学习的相关内容，即使没有机器学习基础的读者也可以快速上手。