书籍介绍
本书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。
全书共20章，大致分为4个部分。第一部分介绍了Python的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib；第2部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第3部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第4部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。
本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
学习python，然后用于数据分析，同时能够进行机器学习实战，按照这个流程，对AI爱好者有很大帮助，推荐学习《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》，结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。共20章，分4个部分。
第1部分介绍了Python的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib；
第2部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；
第3部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；
第4部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》PDF，497页，带目录，文字可复制；配套源代码；作者: 唐宇迪。
