图书介绍：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。本书作为该领域的入门和提高教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共11 章，分为3 部分展开：上篇：机器学习基础篇（第1～5 章）介绍机器学习的基础算法；中篇：机器学习高级篇（第6～9章）讲述经典而常用