本书是一本机器学习入门的读物，注重理论与实践相结合，书中以Python3.6.5为编写平台，共分有13章，主要包括机器学习绪论、线性模型、树回归、K-means聚类算法、朴素贝叶斯、数据降维、支持向量机、随机森林、人工神经网络、协同过滤算法、基于矩阵分解的推荐算法、集成学习、数据预处理等内容。通过本书的学习使读者轻松掌握Python外，还能利用Python简单、快捷地解决各种机器学习问题。并列题名：Python machine learning and practice eng