機器之所以能學習，來源於大量的數據分析。本書首先講述數據分析的過程，然後詳細介紹常用的機器學習理論、算法與案例（大型案例 29 個），最終以解決實際問題驅動成書。
本書主要介紹的機器學習算法及數據分析方法，包括數據預處理、分類問題、預測問題、網絡爬蟲、數據降維、數據壓縮、關聯分析、集成學習和深度學習等。全書分三大部分共 17章 ：第 0～3 章介紹 Python 的基礎知識、安裝和基本語法；第 4～7 章介紹 Python 的基本編程、機器學習基礎及 Python 中常用的第三方庫函數，並介紹數據預處理的基本方法；第 8～16 章分別介紹常用的機器學習分析算法及深度學習等。每章都採用多個經典案例圖文並茂地介紹機器學習的原理和實現方法。
本書通熟易懂，並免費贈送全程同步教學錄像和 Python 3 編程基礎雙錄像，非常適合作為Python及機器學習和數據分析的入門與提高課程；對於不太熟悉Python、又想學習機器相關算法的初學者非常適合。
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