隨著大數據的興起，Python和機器學習迅速成為時代的寵兒。
本書在內容編排上避免了枯燥的理論知識講解，
依循「理論簡述——實際數據集——Python程序實現演算法」
分析數據的思路，
根據實際數據集的分析目的，採用合適的主流機器學習演算法來解決問題。
全書共12章，其中第1～4章介紹了機器學習的基礎知識；
第5～12章討論了在面對不同的數據時，
如何採用一些主流的演算法來解決問題，主要包括回歸分析、
關聯規則、無監督學習、文本LDA模型、決策樹和集成學習、
樸素貝葉斯和K近鄰分類、支持向量機和神經網路，以及深度學習入門等內容。
針對每個演算法，都給出Python代碼實現演算法建模的過程，
並結合可視化技術，幫助讀者更好地理解演算法和分析結果。
《Python在機器學習中的應用》是使用Python進行機器學習的入門實戰教程，
可作為以Python為基礎進行機器學習的本科生和研究生入門書籍，
也可供對Python機器學習感興趣的研究人員參考閱讀。