《大话Python机器学习》是一本兼具专业性与入门性的Python机器学习书籍。从机器学习的基础知识讲起，全面、系统地介绍了机器学习算法的主要脉络与框架。不仅如此，书中还结合Python编程语言深入浅出地介绍了机器学习中的数据处理、特征选择、算法应用等技巧。本书分为13章，包括机器学习入门基础、应用Python实现机器学习前的准备、单变量线性回归算法、线性回归算法进阶、逻辑回归算法、贝叶斯等主题。无论是初学者还是有一定基础的读者都能从中获得所需要的知识和技巧。《大话Python机器学习》是一本值得推荐的优秀书籍。
《大话Python机器学习》从机器学习的基础知识讲起，全面、系统地介绍了机器学习算法的主要脉络与框架，并在每个算法原理、应用等内容基础上，结合Python编程语言深入浅出地介绍了机器学习中的数据处理、特征选择、算法应用等技巧，是一本兼具专业性与入门性的Python机器学习书籍。
《大话Python机器学习》分为13章，主要内容有机器学习入门基础、应用Python实现机器学习前的准备、单变量线性回归算法、线性回归算法进阶、逻辑回归算法、贝叶斯分类算法、基于决策树的分类算法、K近邻算法、支持向量机、人工神经网络、聚类算法、降维技术与关联规则挖掘，在具体介绍时侧重于机器学习原理、思想的理解，注重算法的应用，并辅助以相关的数据案例，方便读者快速入门。*后一章从一个关于房价预测的机器学习项目出发，系统展示了数据处理、特征提取、建模训练等机器学习完整流程，带领读者完成从零基础到入门数据科学家的飞跃。
目录
第1章 机器学习入门基础
第2章 应用Python实现机器学习前的准备
第3章 从简单案例入手：单变量线性回归
第4章 线性回归算法进阶
第5章 逻辑回归算法
第6章 贝叶斯分类算法
第7章 基于决策树的分类算法
第8章 K近邻算法
第9章 支持向量机
第10章 人工神经网络
第11章 聚类算法
第12章 降维技术与关联规则挖掘
第13章 机器学习项目实战全流程入门
