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这本书通过数学解释和编程例子描述了机器学习的概念。每一章的内容都是从技术的基本原理和基于真实数据集工作实例开始的。在应用算法的指导下，每种技术都有各自的优点和缺点。本书提供了python中的代码示例。Python现在已经被全世界所接受。首先，它是免费、开源的。
本书是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍算法的理论，并配合目前流行的Python语言，从零开始，实现每一个算法，以加强对机器学习算法理论的理解、增强实际的算法实践能力，最终达到熟练掌握每一个算法的目的。与其他机器学习类图书相比，本书同时包含算法理论的介绍和算法的实践，以理论支撑实践，同时，又将复杂、枯燥的理论用简单易懂的形式表达出来，促进对理论的理解。
本书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。读者通过对本书的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。本书非常适合于项目经理、有意从事机器学习开发的程序员，以及高校相关专业在的读学生阅读。
内容简介 · · · · · · 《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习》可作为计算机专业 本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。 作者简介 · · · · · · TOM M.Mitchell是卡内基梅隆大学的教授，讲授“机器(AAA)的主席：美国《Machine Leaming》杂志、国际机器学习年度会议（ICML）的创始人：多种技术杂志的撰稿人，曾发表过许多
<p>机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解，作者试图尽可能少地使用数学知识。然而，少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。因此，本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生，以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。为方便读者，本书附录给出了一些相关数学基础知识简介。</p> <p>全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分