機器學習原理與Python編程實踐

　　《機器學習原理與Python編程實踐》講述機器學習的基本原理，使用Python和Numpy實現(xiàn)涉及的各種機器學習算法。通過理論學習和實踐操作，使讀者了解并掌握機器學習的基本原理和技能，拉近理論與實踐的距離。全書共分為13章，主要內容包括：機器學習介紹、線性回歸、邏輯回歸、貝葉斯分類器、模型評估與選擇、K-均值算法和EM算法、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、隱馬爾科夫模型、支持向量機、推薦系統(tǒng)、主成分分析、集成學習。全書源碼全部在Python 3.7上調試成功，每章都附有習題和習題參考答案，供讀者參考。 《機器學習原理與Python編程實踐》系統(tǒng)講解了機器學習的常用核心算法和Python編程實踐，內容全面、實例豐富、可操作性強，做到理論與實踐相結合。本書適合機器學習愛好者作為入門和提高的技術參考書，也適合用作計算機專業(yè)高年級本科生和研究生的教材或教學參考書。

　　袁梅宇，北航工學博士，碩士導師，現(xiàn)在昆明理工大學計算機系任教。為本科生和研究生主講Java程序設計、Java EE技術、數(shù)據(jù)庫原理、人工智能、Dot Net技術等核心課程，參加過863 CIMS Net建設、中歐合作項目DRAGON和多項國家基金和省基金項目，第一作者公開發(fā)表論文十余篇，軟件著作權（頒證）六項。第一作者專著有《Java EE企業(yè)級編程開發(fā)實例詳解》、《數(shù)據(jù)挖掘與機器學習——WEKA應用技術與實踐》（第一版、第二版）、《求精要訣——Java EE編程開發(fā)案例精講》、《機器學習基礎原理、算法與實踐》。