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作者简介

桑园 副教授、高级工程师，郑州西亚斯学院骨干教师， 计算机 科学 系主任。主要开设课程：Python 程序 设计 、Java?Web框架 开发 技术 、 数据 库原理、机器 学习 等。主要研究方向：机器学习 算法 研究。先后发表论文10余篇，出版教材专著4部，主持省部级教科研项目4项，作为主要完成人参与教学质量工程2项。

内容简介

《Python机器学习入门与实战》以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。

全书共17章，分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习入门篇，包含第1章，主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等；第Ⅱ篇为工具模块使用篇，包含第2~4章，主要介绍数组计算NumPy、 数据分析 Pandas、图形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇为专业技能提升篇，包含第5~13章，主要介绍算法综述、 决策 树、朴素贝叶斯、 逻辑 回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等；第Ⅳ篇为 深度学习 延伸篇，包含第14章，主要介绍卷积 神经网络 ；第Ⅴ篇为项目技能实战篇，包含第15~17章，主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时，《Python机器学习入门与实战》随书赠送了大量相关的学习资料，以便读者扩展学习。

《Python机器学习入门与实战》适用于任何想学习Python机器学习的读者。无论读者是否从事Python相关 工作 ，是否接触过Python，均可通过学习《Python机器学习入门与实战》快速掌握Python机器学习的开发 方法 和 技巧 。

桑园 副教授、高级工程师，郑州西亚斯学院骨干教师，计算机科学系主任。主要开设课程：Python程序设计、Java?Web框架开发技术、 数据库 原理、机器学习等。主要研究方向：机器学习算法研究。先后发表论文10余篇，出版教材专著4部，主持省部级教科研项目4项，作为主要完成人参与教学质量工程2项。

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