机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。如果你在淘宝或者京东这样的电子商务网站购买商品，或者在爱奇艺或是腾讯视频这样的视频网站观看节目，甚至只是进行一次百度搜索，就已经触碰到了机器学习的应用。使用这些服务的用户会产生数据，这些数据会被收集，在进行预处理之后用来训练模型，而模型会通过这些数据来提供更好的用户体验。此外，目前还有很多使用机器学习技术的产品或服务即将在我们的生活当中普及，如能够解放双手的无人驾驶汽车、聪明伶俐的智能家居产品、善解人意的导购机器人等。可以说要想深入机器学习的应用开发当中，现在就是一个非常理想的时机。
《深入浅出Python机器学习》内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识，从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性。全书采用由浅入深、循序渐进的讲授方式，完全遵循和尊重初学者对机器学习知识的认知规律。本书适合有一定程序设计语言和算法基础的读者学习使用。
目录
第1章 概 述
第2章 基于Python语言的环境配置
第3章 K最近邻算法——近朱者赤，近墨者黑
第4章 广义线性模型——“耿直”的算法模型
第5章 朴素贝叶斯——打雷啦，收衣服啊
第6章 决策树与随机森林——会玩读心术的算法
第7章 支持向量机SVM——专治线性不可分
第8章 神经网络——曾入“冷宫”，如今得宠
第9章 数据预处理、降维、特征提取及聚类——快
第10章 数据表达与特征工程——锦上再添花
第11章 模型评估与优化——只有更好，没有最好
第12章 建立算法的管道模型——团结就是力量
第13章 文本数据处理——亲，见字如“数”
第14章 从数据获取到话题提取——从“研究员”
第15章 人才需求现状与未来学习方向——你是不
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