本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。第3版结合TensorFlow 2和scikit-learn的最新版本进行了更新，其范围进行了扩展，以涵盖强化学习和生成对抗网络（GAN）这两种最先进的机器学习技术。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还讨论了机器学习概念的必要细节，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供了直观且翔实的解释，是Python机器学习入门必读之作。书中涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，可帮助读者快速解决自己和团队面临的一些重要问题。本书适用于机器学习的初学者和专业技术人员。

适读人群： 想进入机器学习领域的初学者； 计算机及相关专业的学生； 想要向机器学习工程师、数据科学家转型的非开发岗人员； 使用过机器学习技术，但想要更加深入了解其工作原理的人员； 其他对机器学习、人工智能有兴趣的自学者 本书是使用Python进行机器学习和深度学习的全面指南。它既可以用作清晰的分步教程，也可以作为构建机器学习系统时常用的参考手册。本书包含清晰的解释、图表和工作示例，全面深入地介绍了机器学习的基本技术，并且给出了机器学习背后的原理，使你可以自己建立模型和应用程序。第3版结合TensorFlow 2和scikit-learn的新版本进行了更新，涵盖强化学习和生成对抗网络（GAN）这两种先进的机器学习技术。 机器学习将改变你解决问题的思路，并让你看到如何释放数据的力量来解决问题。无论你是Python机器学习的初学者还是想加深自己对前沿发展的...(展开全部)

Sebastian Raschka是密歇根州立大学的博士生，他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，还被科技博客Analytics Vidhya评为GitHub上具影响力的数据科学家。他有一整年都使用Python进行编程的经验，同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。正是因为Sebastian 在数据科学、机器学习以及Python等领域拥有丰富的演讲和写作经验，他才有动力完成此书的撰写，目的是帮助那些不具备机器学习背景的人设计出由数据驱动的解决方案。 他还积极参与到开源项目中，由他开发完成的计算方法已经被成功应用到了机器学习竞赛（如Kaggle等）中。在业余时间，他沉醉于构建体育运动的预测模型，要么待在电脑前，要么在运动。

本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。第3版结合TensorFlow 2和scikit-learn的最新版本进行了更新，其范围进行了扩展，以涵盖强化学习和生成对抗网络（GAN）这两种最先进的机器学习技术。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还讨论了机器学习概念的必要细节，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供了直观且翔实的解释，是Python机器学习入门必读之作。书中涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，可帮助读者快速解决自己和团队面临的一些重要问题。本书适用于机器学习的初学者和专业技术人员。

机器学习是近年来比较热门的一个领域，Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python语言两个热门的领域，通过实用案例来详细讲解机器学习的相关知识，以便更好地引起读者的阅读兴趣且帮助读者理解相关内容。全书共有8章。第1章讲解了Python和机器学习的基础知识，第2～7章通过多个案例详细讲解了文本分析算法、朴素贝叶斯、支持向量机、对率回归及回归算法等知识，案例主要包括探索新闻组数据集、检测垃圾邮件、微新闻话题分类、预测点击率以及预测股价等。第8章是最佳实践，主要介绍机器学习方案的整个工作流的最佳实践。本书适合Python程序员、数据分析人员、机器学习领域的从业人员以及对算法感兴趣的读者阅读。

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。 本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。 本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。

本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

本书采用常用技术与真实案例相结合的讲解方式，深入浅出地介绍了Python机器学习应用的主要内容。全书共8章，内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题，后两章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。 本书可以作为高校大数据或人工智能专业的教材，也可作为机器学习爱好者的自学用书。

本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍如何使用机器学习与深度学习算法，对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进，先介绍了Python的基础内容，以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作，然后结合实际数据集，分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用的数据集，方便读者在阅读时同步运行程序，在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式进行组织，每个小节注释清晰，讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解，辅助读者对程序能很好地理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时，更加注重实战应用和对结果的解读。