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| 編輯推薦： |
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本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。
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| 內容簡介： |
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本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。
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| 關於作者： |
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奥斯瓦尔德·坎佩萨托（Oswald Campesato）专门研究深度学习、Java、Android和TensorFlow。他是25本书的作者/合著者，其中包括TensorFlow Pocket Primer、Artificial Intelligence， Machine Learning， and Deep Learning和Python Pocket Primer。
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| 目錄：
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译者序前言第1章 Python 3简介11.1 Python相关工具与安装11.1.1 Python相关工具11.1.2 安装Python31.1.3 设置PATH环境变量（仅Windows）31.2 Python编程基础31.2.1 Python交互式解释器31.2.2 Python基础语法41.2.3 以模块形式保存代码61.2.4 Python中的一些标准模块71.2.5 help(?)和dir(?)函数71.2.6 编译时和运行时的代码检查81.3 Python中的简单数据类型91.3.1 数字91.3.2 字符串121.3.3 处理日期191.4 Python中的异常处理211.4.1 处理用户输入221.4.2 命令行参数241.5 小结25第2章 条件逻辑、循环和函数262.1 Python中的条件逻辑262.1.1 Python的保留关键字272.1.2 Python运算符的优先级282.1.3 比较运算符和布尔运算符282.2 Python中的变量和参数292.2.1 局部变量和全局变量292.2.2 变量的作用域292.2.3 引用传递和值传递312.2.4 实参和形参312.3 在Python中使用循环322.3.1 Python中的for循环322.3.2 Python中的while循环392.4 Python中的用户自定义函数412.4.1 在函数中设定默认值422.4.2 具有可变参数的函数422.4.3 lambda表达式432.5 递归442.5.1 计算阶乘值442.5.2 计算斐波那契数452.5.3 计算两个数的公约数452.5.4 计算两个数的小公倍数462.6 小结47第3章 Python数据类型483.1 列表483.1.1 列表和基本操作483.1.2 列表中的表达式533.1.3 连接字符串列表533.1.4 Python中的range(?)函数543.1.5 数组和append(?)函数553.1.6 使用列表和split(?)函数563.1.7 对列表中的单词计数563.1.8 遍历成对的列表573.1.9 其他与列表相关的函数573.1.10 栈和队列593.1.11 使用向量603.1.12 使用矩阵613.1.13 使用NumPy库处理矩阵613.2 元组（不可变列表）623.3 集合633.4 字典643.4.1 创建字典及字典中的基本操作653.4.2 字典的相关函数和方法673.4.3 字典的格式673.4.4 有序字典673.5 Python中的其他数据类型683.5.1 Python中的其他序列类型683.5.2 Python中的可变类型和不可变类型693.5.3 type(?)函数703.6 小结70第4章 NumPy和Pandas介绍714.1 NumPy714.1.1 NumPy简介714.1.2 NumPy数组724.1.3 使用NumPy数组的示例734.2 子范围774.2.1 使用向量的“-1”子范围774.2.2 使用数组的“-1”子范围774.3 NumPy中其他有用的方法784.3.1 数组和向量操作794.3.2 NumPy和点积794.3.3 NumPy和向量的“范数”804.3.4 NumPy和向量的乘积814.3.5 NumPy和reshape(?)方法824.3.6 计算均值和标准差834.4 Pandas844.5 Pandas DataFrame的各种操作894.5.1 合并Pandas DataFrame894.5.2 使用Pandas DataFrame进行数据操作904.5.3 Pandas DataFrame和CSV文件934.5.4 Pandas DataFrame和Excel电子表格954.5.5 选择、添加和删除DataFrame中的列964.5.6 Pandas DataFrame和散点图974.5.7 Pandas DataFrame和简单统计984.5.8 Pandas中简单有用的命令984.6 小结100第5章 机器学习1015.1 什么是机器学习1015.1.1 机器学习算法的类型1035.1.2 特征工程、特征选择和特征提取1055.1.3 降维1065.2 使用数据集1075.2.1 训练数据与测试数据1085.2.2 什么是交叉验证1085.2.3 正则化1085.2.4 偏差-方差的权衡1095.2.5 模型性能的衡量指标1095.3 线性回归1115.3.1 线性回归与曲线拟合1125.3.2 何时的解是准确值1125.3.3 什么是多元分析1125.3.4 其他类型的回归1135.3.5 平面中对直线的处理（选读）1135.4 求解线性回归问题的示例1165.4.1 使用NumPy和Matplotlib绘制散点图1165.4.2 MSE1195.4.3 Keras的线性回归1235.5 小结126第6章 机器学习中的分类器1276.1 分类器1276.1.1 什么是分类1276.1.2 线性分类器1296.1.3 kNN1296.1.4 决策树1306.1.5 随机森林1336.1.6 支持向量机1346.1.7 贝叶斯分类器1346.1.8 训练分类器1366.1.9 评估分类器1376.2 激活函数1376.2.1 什么是激活函数1376.2.2 常见的激活函数1396.2.3 ReLU和ELU激活函数1406.2.4 sigmoid、softmax和tanh的相似之处1416.2.5 sigmoid、softmax和hardmax的区
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本书的价值主张是什么本书致力于在篇幅允许的范围内提供尽可能充分、翔实的Python和机器学习的相关内容。充分利用本书一些程序员善于从文章中学习，另一些程序员善于从示例代码（大量代码）中学习，这意味着没有一种通用学习方式可以供所有人使用。此外，一些程序员希望先运行代码，看看代码产生了什么结果，然后再回到代码来深入研究细节（另一些程序员则使用相反的方法）。所以本书有各种类型的代码示例：有短有长，还有一些则是基于早先的代码示例“构建”的。为什么不包含软件安装说明很多网站都有针对不同平台的Python安装说明。本书避免重复这些说明，而把这些篇幅用于介绍Python相关材料。总之，本书试图避免“灌输”内容，并避免出现从网上可轻易获得的设置步骤。本书的代码是怎样被测试的本书的代码示例已经在安装了OS X 10.8.5的Macbook Pro上的Python 3.6.8版本中进行了测试。阅读本书，需要先了解什么有用的先决条件是一定要熟悉一种脚本语言，例如Perl或PHP。其他编程语言（例如Java）的知识也会有所帮助，因为会从中接触到编程概念和结构。所掌握的技术知识越少，则越需要更多的努力才能理解本书涉及的各个主题。机器学习的基础知识很有帮助，但不是必需的。如果想确保能够掌握本书的内容，可以先浏??览一些代码示例，以便于了解哪些是熟悉的内容，哪些是新知识。为什么本书没有那么厚本书的目标读者涵盖从编程语言的初学者到中级程序员。在编写过程中，我尽量满足目标读者准备自学更多Python高级特性的需要。为什么各章中有那么多代码示例不论哪种形式的论述，首要原则就是“行胜于言”。尽管并未囿于该规则的字面意思，但本书的确以此作为目标：先展示，再解释。你可以通过一个简单的实验来自己判断“先展示，再解释”是否在本书中得到贯彻：当读到本书中的代码示例和配套的图形展示时，请确定其是否更有效地呈现了视觉效果或展示了相关主题。俗话说得好，一图胜千言，本书将尽可能地做到图文并茂。补充文件是否可以取代本书补充文件包含了所有代码示例，避免了因手动输入代码到文本文件产生错误而消耗的时间和精力。但是本书提供了相应的配套解释，有助于读者理解代码示例一。本书是否包含生产级代码示例代码示例展示了Python 3针对机器学习的一些有用特性。对于本书，相比于编写更紧凑的代码（更难于理解且更容易出现错误），我们更注重代码的清晰度。如果读者决定在生产环境中使用本书中的任何代码，则需要按照你自有的代码库进行相同的严格分析。
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