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与使用数学语言或计算机编程语言讲解算法的书不同，本书另辟蹊径，用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无监督学习算法，以及回归分析、k最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等监督学习算法，并概述强化学习算法的思想。

本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用，进而加深读者对相关数学知识的理解。

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本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于“回归事物本质，规律性、系统性地思考问题”“理论为实践服务并且反过来充实理论，为更多人服务”的想法和初心，本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论，并结合实际商业场景落地。 全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解，这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明，更多是对于理论背后的“到底是什么，为什么要这样做”的通俗理解。尽可能通过对应到日常生活中的现象来进行讲述。第2部分是机器学习模型、方法及本质，这一部分针对机器学习的方法论及具体的处理过程进行阐述。涉及数据准备、异常值的检测和处理、特征的处理、典型模型的介绍、代价函数、激活函数及模型性能评价等，是本书的核心内容。我们学习知识的主要目的是解决问题，特别是对于企业的从业人员，对在商业实战环境中出现的问题，希望通过机器学习的方式来更好地解决。第3部分是机器学习实例展示。

本书通过概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角，详细且与时俱进地介绍了机器学习（包括深度学习）的理论和方法。书中涵盖了数学背景（包括线性代数和优化理论）、基础的监督学习方法（包括线性回归、逻辑回归和深度神经网络），以及更高级的主题（包括迁移学习和无监督学习）。章节末尾的练习让读者能够应用所学知识，附录部分则对书中使用的符号进行了说明。 本书源自作者2012年的著作《机器学习：概率视角》，它不仅仅是一个简单的更新版本，更是一本全新的著作，反映了自2012年以来该领域的巨大发展，尤其是深度学习方面的进展。由于篇幅限制，新版分为上下两卷：《概率机器学习：基础篇》和《概率机器学习：进阶篇》，本书是上卷基础篇，下卷进阶篇将继续采用相同的概率方法，深入探讨更高级的主题。 新版的另一个主要变化是所有的软件代码都使用Python而不是MATLAB来实现，新代码使用了标准...(展开全部)

本书介绍了数据科学领域常用的所有重要机器学习算法以及TensorFlow和特征工程等相关内容。涵盖的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、k均值、随机森林等，这些算法可以用于监督学习、非监督学习、强化学习或半监督学习。 在本书中，你将学会如何使用这些算法来解决所遇到的问题，并了解这些算法的工作方式。本书还将介绍自然语言处理和推荐系统，这些内容将帮助大家进行多种算法的实践。

本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线：单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法，均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深，深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照，有助于降低学习门槛，加深公式的理解，起到推广和扩大机器学习的作用。

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。