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内容简介
本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例，拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”，让读者以较低的代价和门槛入门机器学习。本书共分为11章，介绍了在Python环境下学习scikit—learn机器学习框架的相关知识，涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k—近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA算法和k—均值算法等。本书适合有一定编程基础的读者阅读，尤其适合想从事机器学习、人工智能、深度学习及机器人相关技术的程序员和爱好者阅读。另外，相关院校和培训机构也可以将本书作为教材使用。
前言
机器学习是近年来非常热门的方向，然而普通的程序员想要转行机器学习却困难重重。回想起来，笔者在刚开始学习机器学习时，一上来就被一大堆数学公式和推导过程所折磨，这样的日子至今还历历在目。当时笔者也觉得机器学习是个门槛非常高的学科。但实际上，在机器学习的从业人员里，究竟有多少人需要从头去实现一个算法？又有多少人有机会去发明一个新算法？从一开始就被细节和难点缠住，这严重打击了想进入机器学习领
域新人的热情和信心。
本书就是要解决这个问题。笔者希望尽量通过通俗的语言去描述算法的工作原理，并使用scikit-learn工具包演示算法的使用，以及算法所能解决的问题，给那些非科班出身而想半路“杀进”人工智能领域的程序员，以及对机器学习感兴趣的人提供一本入门的书籍。
当然，这里不是否认数学和算法实现的重要性，毕竟它们是人工智能领域的基础学科方向。万事开头难，只有打开了一扇门，才能发现一个新的五彩缤纷的世界。在这个世界里，我们可以吃到新口味的面包，也能认识那些做面包给别人吃的人。希望这本书能帮助读者打开机器学习的这扇门。