内容适合有点基础的人学，便宜分享~


本书对机器学习的各种算法进行了系统的讲解。第1章对机器学习以及Python在机器学习
中的应用进行了简要的介绍，在后续章节分别讨论了数据分类（第2、3章）、数据预处理（第4、5
章）、模型优化（第6章）、集成学习（第7章）、回归（第10章）、聚类（第11章），以及当前流行的神
经网络及其深度学习（第12、13章）。每个章节基本上都是按照算法介绍、Python实现，以及使
用scikit-learn来应用算法这样的模式进行讨论的，让读者既能掌握算法的本质，又能尽快将其
应用到实际开发中去。
第8、9章介绍了机器学习与其他技术相结合的使用情况。第8章通过与自然语言处理方法
相结合，以IMDb电影评论数据集作为信息来源，借助于文本处理技术，对用户的情感倾向进
行了分析。第9章包含许多实用的主题，包括如何序列化训练得到的模型、使用SQLite存储数
据等，并通过实例演示了如何通过Web来分享分类模型的使用。