本書用平實的語言深入淺出地介紹當(dāng)前熱門的機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)、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(xué)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(zhǔn)備進入人工智能和數(shù)據(jù)分析與挖掘領(lǐng)域的初學(xué)者，對機器學(xué)習(xí)算法感興趣的愛好者、程序員、大學(xué)生和各類IT培訓(xùn)班的學(xué)員使用。