适读人群 ：机器学习算法入门人员、高等院校机器学习和人工智能专业的学生、人工智能等领域机器学习研究者和应用人员湖南省普通高等学校教学改革研究项目的成果。 提供11个微课配套教学视频，可以扫码在线观看。 89个示例+6个综合案例+156个示意图+131道习题。 提供大量习题、源代码、教学PPT、习题参考答案、考试试卷、教学大纲和实验指导等完善的立体化教学支持。 以面向初学者的视角系统介绍机器学习算法的基本原理。 每种算法都采用sklearn程序实现并用Matplotlib进行数据可视化。 注重案例教学，详解6个综合案例，详解机器学习算法如何处理各种细节问题。 面向初学者详述机器学习算法原理，展现其难点，注重解决学习时容易“掉坑”的问题。 详解如何用sklearn编写机器学习程序，为进一步学习TensorFlow深度学习算法打下基础。
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。
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