本书共11章，第1章从宏观角度讨论机器学习的分类、方法与流程；第2章介绍Python机器学习基础工具；第3-5章围绕scikit-Learn工具讲解回归、聚类、降维等方法的原理与实践，其中包括目前最主流的朴素贝叶斯、SVM、Lasso、随机森林、Kmean、奇异值分解等；第6-8章讲解三个综合性模型：隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、文档主题模型；第9章围绕Tensorflow讲解深度学习原理与应用；第10章介绍强化学习的三类算法；第11章以iOS为例简单介绍手机端的机器学习应用。机器学习与人工智能已经是企业中最热门的话题。本书即可给有编程基础的工程师迅速掌握机器学习实践方法与工具，也可带领企业管理者从战略眼光思考机器学习带来的商机，对与普通大众也是很好的科普作品。

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