机器学习原理与Python编程实践

　　《机器学习原理与Python编程实践》讲述机器学习的基本原理，使用Python和Numpy实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践操作，使读者了解并掌握机器学习的基本原理和技能，拉近理论与实践的距离。全书共分为13章，主要内容包括：机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、模型评估与选择、K-均值算法和EM算法、决策树、神经网络、隐马尔科夫模型、支持向量机、推荐系统、主成分分析、集成学习。全书源码全部在Python 3.7上调试成功，每章都附有习题和习题参考答案，供读者参考。 《机器学习原理与Python编程实践》系统讲解了机器学习的常用核心算法和Python编程实践，内容全面、实例丰富、可操作性强，做到理论与实践相结合。本书适合机器学习爱好者作为入门和提高的技术参考书，也适合用作计算机专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书。

　　袁梅宇，北航工学博士，硕士导师，现在昆明理工大学计算机系任教。为本科生和研究生主讲Java程序设计、Java EE技术、数据库原理、人工智能、Dot Net技术等核心课程，参加过863 CIMS Net建设、中欧合作项目DRAGON和多项国家基金和省基金项目，第一作者公开发表论文十余篇，软件著作权（颁证）六项。第一作者专著有《Java EE企业级编程开发实例详解》、《数据挖掘与机器学习——WEKA应用技术与实践》（第一版、第二版）、《求精要诀——Java EE编程开发案例精讲》、《机器学习基础原理、算法与实践》。

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