本书在不涉及大量数学模型与复杂算法实现的前提下，从机器学习概述开始，由“泰坦尼克号数据分析与预处理”“良/恶性乳腺癌肿瘤预测”“波士顿房价预测”“手写体数字聚类”“人脸特征降维”“在线旅行社酒店价格异常检测”6个案例分别引入数据分析、分类、回归、聚类、特征降维和异常检测的应用开发实战技术及其少量理论，能够帮助读者以最快的速度掌握使用Scikit-learn库进行机器学习开发的实战技能。书末是学习机器学习时可能用到的附录。本书适合对机器学习感兴趣的初学者、需要快速入门机器学习的高职相关专业学生，以及期望快速进入机器学习任务的研发工程技术人员。
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