本書以Python3.10.7為平臺，以實際應(yīng)用為背景，通過概述+經(jīng)典應(yīng)用相結(jié)合的形式，深入淺出地介紹了Python機器學習算法實戰(zhàn)相關(guān)知識。全書共12章，主要內(nèi)容包括在數(shù)據(jù)上計算機學習能力、簡單的機器學習分類算法、Scikit-learn機器學習分類器、數(shù)據(jù)預處理、降維實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮、不同模型的集成學習、回歸分析連續(xù)變量、聚類分析處理數(shù)據(jù)、從單層到多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)圖像分類、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)序列建模、生成對抗神經(jīng)合成新數(shù)據(jù)等內(nèi)容。通過本書的學習，可使讀者領(lǐng)略到Python的簡單、易學、易讀、易維護等特點，同時感受到利用Python實現(xiàn)機器學習的普遍性與專業(yè)性。