本书系统介绍了经典的机器学习算法，并通过实践案例对算法进行解析。 本书内容包含三部分: 第一部分（第1章和第2章）为入门篇，着重介绍Python开发基础及数据分析与处理；第二部分（第3章和第4章）为基础篇，着重介绍机器学习的理论框架和常用机器学习模型；第三部分（第5～11章）为实战篇，介绍经典机器学习算法及应用，包括KNN分类算法、KMeans聚类算法、推荐算法、回归算法、支持向量机算法、神经网络算法以及深度学习理论及项目实例。 本书力求叙述简练，概念清晰，通俗易懂。书中的案例选取了接近实际应用的典型问题，以应用能力、创新能力的培养为核心目标。 本书可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、通信、电子等相关专业的教材，也可作为成人教育及自学考试用书，还可作为机器学习相关领域开发人员、工程技术人员和研究人员的参考用书。

前言 机器学习是计算机研究领域的一个重要分支，已经成为人工智能的核心基础。一方面，机器学习是人工智能理论和应用研究的桥梁；另一方面，模式识别与数据挖掘的核心算法大都与机器学习有关。机器学习在计算机发展过程中日益完善，目前是人工智能领域最具活力的研究方向之一。 机器学习作为人工智能理论研究的一部分，以数学理论知识为基础，以解决实际问题为实践场景，与社会生产息息相关。在众多领域，机器学习正展现其巨大的潜力，扮演着日益重要的角色。 本书系统介绍了经典的机器学习算法。在编写过程中，尽量减少数学理论知识，将数学公式转换成原理示意图、步骤解析图、流程图、数据图表和源程序等表达方式，帮助读者理解算法原理。本书注重理论联系实际，将算法应用于实际案例场景，培养理论研究能力和分析、解决问题能力。 本书选取典型的问题作为实践案例，借助案例对算法进行系统解析。在解决实际任务的过程中，读者能够掌握机器学习算法并灵活运用。本书带领读者循序渐进，从Python数据分析与挖掘入门，在实践中掌握机器学习基本知识，最终将机器学习算法运用于预测、判断、识别、分类、策略制定等人工智能领域。 本书内容包含三部分: 第一部分（第1章和第2章）为入门篇，着重介绍Python开发基础及数据分析与处理；第二部分（第3章和第4章）为基础篇，着重介绍机器学习的理论框架和常用机器学习模型；第三部分（第5～11章）为实战篇，介绍经典机器学习算法及应用，包括KNN分类算法、KMeans聚类算法、推荐算法、回归算法、支持向量机算法、神经网络算法以及深度学习理论及项目实例。 本书提供丰富的配套资源，包括教学大纲、教学课...