数据科学家是当下炙手可热的职业，机器学习则是他们的必备技能，机器学习在大数据分析中居于核心的地位，在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是最好最热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点，讲述机器学习的算法和Python编程实践，采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开，理论与实践结合，算法原理与编程实战并重。全书共13 章分为4篇展开：第一篇：机器学习基础篇（第1～6 章），讲述机器学习的基础算法，包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法；第二篇：机器学习高级篇（第7～10章），讲述经典而常用的高级机器学习算法，包括支持向量机、人工神经网络、半监督学习和集成学习；第三篇：机器学习工程篇（第11～12章），讲述机器学习工程中的实际技术，包括数据预处理，模型评估、选择与验证等。第四篇：kaggle实战篇（第13章），讲述一个kaggle竞赛题目的实战。本书内容丰富、深入浅出，算法与代码齐头并进，无论你是新手还是有经验的读者，都能快速学到你想要的。本书可供为高等院校计算机、金融、数学、自动化及相关理工科专业的本科生或研究生使用，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

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