Python機器學習實例及代碼分析：識別·預測·異常檢測

　　機器學習作為實現(xiàn)人工智能的方法，是一種讓計算機具備學習能力的數(shù)理技術(shù)。本書就以Python為工具，結(jié)合實例和代碼分析對機器學習中的異常檢測和系列數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行了詳細解說。其中前半部分介紹了基本的分類器和預測器的使用方法，以便讀者能夠順利地進行機器學習實踐。后半部分以作者的研究經(jīng)驗為基礎(chǔ)，介紹了一些應用于實際問題的例子。本書以解說實例源碼為中心，特別適合有一定編程基礎(chǔ)、對機器學習技術(shù)感興趣的高校學生學習，也適合將機器學習技術(shù)應用于實際業(yè)務的工程師參考。

　　福井健一（Ken-ichi Fukui）2003年 名古屋大學研究生院人間情報學研究科物質(zhì)·生命情報學專業(yè)完成博士前期課程2010年 大阪大學產(chǎn)業(yè)科學研究所助教現(xiàn)在 大阪大學產(chǎn)業(yè)科學研究所準教授博士（情報科學）