本書用平實的語言深入淺出地介紹當前熱門的機器學習經(jīng)典算法，包括線性回歸、Logistic回歸與Softmax回歸、決策樹（分類與回歸）、樸素貝葉斯、支持向量機、K近鄰學習、K-Means和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，針對每一個算法首先介紹數(shù)學模型及原理，然后根據(jù)模型和算法描述使用Python編程和Numpy庫進行算法實現(xiàn)，最后通過案例讓讀者進一步體會算法的應(yīng)用場景以及應(yīng)用時所需注意的問題。
本書適合準備進入人工智能和數(shù)據(jù)分析與挖掘領(lǐng)域的初學者，對機器學習算法感興趣的愛好者、程序員、大學生和各類IT培訓班的學員使用。