Python與機器學習實戰：決策樹、集成學習、支援向量機與神經網絡算法詳解及編程實現（簡體書）

Python與機器學習這一話題是如此的寬廣，僅靠一本書自然不可能涵蓋到方方面面，甚至即使出一個系列也難能做到這點。單就機器學習而言，其領域就包括但不限於如下：有監督學習（Supervised Learning），無監督學習（Unsupervised Learning）和半監督學習（Semi-Supervised Learning）。而具體的問題又大致可以分兩類：分類問題（Classification）和回歸問題（Regression）。Python本身帶有許多機器學習的第三方庫，但本書在絕大多數情況下只會用到Numpy這個基礎的科學計算庫來進行演算法代碼的實現。這樣做的目的是希望讀者能夠從實現的過程中更好地理解機器學習演算法的細節，以及瞭解Numpy的各種應用。不過作為補充，本書會在適當的時候應用scikit-learn這個成熟的第三方庫中的模型。本書適用于想瞭解傳統機器學習演算法的學生和從業者，想知道如何高效實現機器的演算法的程式師，以及想瞭解機器學習的演算法能如何進行應用的職員、經理等。