Python機器學習 第2版

本書從實用的角度出發，整合Python語言基礎、資料分析與視覺化、機器學習常用演算法等知識，從最基本的Python語言基礎入手，到資料科學相關函式庫、機器學習概述，再到機器學習的迴歸、分類、聚類、降維和整合學習演算法，最後介紹神經網路及機器學習概述和驗證，知識的實用性和可操作性。
本書力求以淺顯的語言講解複雜的知識，以直觀的案例輔助讀者理解，並以圖表形式展示程式碼和運行結果，配合習題鞏固讀者對知識點的掌握。
本書適合作為高等院校人工智慧、資料科學與大數據技術、電腦類專業本科生的機器學習相關課程教材，也可作為資料科學相關領域工程技術人員的參考書，也可供不具備Python語言基礎的機器學習愛好者從零開始學習。