内容简介

全书共12章，其中，第1～7章为机器学习的内容，分别介绍了机器学习的简单模型、贝叶斯学习、决策树、支持向量机、集成学习和聚类；第8～12章为深度学习的内容，由感知机与神经网络开始，之后分别介绍了卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络及强化学习。

第2～12章均提供了相应的实验案例，不仅配有完整翔实的Python语言代码及相关注释，也给出了实验结果和实验分析，便于初学者上机操作并加强理解。本书注重易学性、系统性和实战性。