本书主要介绍经典的机器学习算法的原理和改进，以及Python的实例实现。本书的内容可以分成三部分： 第一部分是机器学习概念篇（第1章），充分介绍机器学习的相关概念，并且对机器学习的各种算法进行分类，以便读者对机器学习的知识框架有整体的了解，从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法； 第二部分是Python机器学习基础篇（第2章和第3章），简单介绍Python的基本使用方法、机器学习库scikitlearn和人工智能工具集OpenAI Gym； 第三部分是机器学习算法与Python实践篇（第4~19章），对监督学习、无/非监督学习、强化学习三大类常用算法逐一讲解，包括机器学习算法的原理、算法的优缺点、算法的实例解释以及Python的实践应用。 本书适合对人工智能、机器学习感兴趣的读者，希望用机器学习完成设计的计算机或电子信息专业的学生，准备开设机器学习、深度学习实践课的授课老师，学习过C语言，且希望进一步提高编程水平的开发者，刚从事机器学习、语音、机器视觉、智能机器人研发的算法工程师阅读。
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