内容简介 本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍如何使用机器学习与深度学习算法，对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进，先介绍了Python的基础内容，以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作，然后结合实际数据集，分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。 本书为读者提供了源程序和使用的数据集，方便读者在阅读时同步运行程序，在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式进行组织，每个小节注释清晰，讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解，辅助读者加强对程序的理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时，更加注重实战应用和对结果的解读。 本书适合需要掌握机器学习与深度学习基础的读者，学习完本书后，读者将会具备选择合适算法，完成对自有数据集的预处理、建模分析与预测的能力，并且会对机器学习与深度学习算法有更深的理解。 前言 人工智能的浪潮正在席卷全球，机器学习是人工智能领域最能体现智能的一个分支。随着计算机性能的提升，机器学习在各个领域中大放光彩。尤其是自从2016年AlphaGo战胜人类围棋顶尖高手后，机器学习、深度学习“一夜爆红”，遍布互联网的各个角落，成为民众茶余饭后讨论最多的话题。不过很多人可能苦于不知如何下手，又或者考虑到算法中的数学知识，从而产生了放弃学习的念头。因此本书剔除了枯燥乏味的数学原理及其推导过程，用浅显易懂的代码去实现这些经典和主流的算法，并在实际的场景中对算法进行应用。 Python语言是全球最热的编程语言，其最大的优点就是自由、开源。随着Python的不断发展，其已经在机器学习和深度学习领域受到了众多学者和企业的关注。本书在简要介绍机器学习理论知识的同时，重点研究如何使用Python语言来建模分析实际场景中的数据，增强读者的动手能力，促进读者对理论知识的深刻理解…