本书旨在为读者提供与机器学习有关Python 3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。

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。

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。

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)

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。

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《Python机器学习（微课视频版）——手把手教你掌握150个精彩案例》由浅入深、图文并茂地介绍了Python机器学习方面的相关内容，并通过150多个实际案例，手把手地教会读者掌握用Python语言进行机器学习相关项目开发的方法与技巧。 书中包含Python语言基础内容、机器学习、人工智能、TensorFlow、Keras、OpenCV等相关API的使用方法，给出的每个案例都可以单独运行，可进行二次开发。 为了提高学习效果，本书为所有案例提供了完整的微课视频和程序代码文件，获取方式见前言。 《Python机器学习（微课视频版）——手把手教你掌握150个精彩案例》适合学习机器学习算法的初学者，对机器学习、人工智能感兴趣的学生和从业者，以及进行机器学习相关项目开发的工程师阅读参考。

数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、开源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的必备技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速进步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“机器学习课程学习”有机结合，推动数字化人才的培养，提升人才的实践应用能力。 全书内容共17章。第1、2章介绍Python的入门知识和进阶知识；第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准；第4~10章介绍相对简单的监督式学习方法，包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶斯算法、高维数据惩罚回归算法、K近邻算法；第11、12章介绍主成分分析算法、聚类分析算法两种非监督式学习算法；第13~15章介绍相对复杂的监督式学习算法，包括决策树算法和随机森林算法、提升法两种集成学习算法；第16、17章介绍支持向量机算法、神经网络算法两种高级监督式学习算法。 本书可以作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的学生学习Python或机器学习应用的专业教材、参考书；也可以作为企事业单位数字化人才培养的教科书、工具书，还可以作为职场人士自学掌握Python机器学习应用、提升数据挖掘分析能力进而提高工作效能和改善绩效水平的工具书。

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