本书以scikit-learn和Keras框架作为实战平台，讲解了传统机器学习的主流技术和最新深度学习的研究成果。其中，"第一篇传统机器学习”包括第1～10章，介绍了机器学习概念、监督学习算法（回归分析、Logistic回归、k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机）、无监督学习算法（神经网络、聚类、降维）；"第二篇深度学习”包括第11～15章，介绍了深度学习的概念、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和强化学习等。本书的编写旨在体现"做中学”理念，读者在学习初期不必过多纠缠于算法理论，而是通

本书主要内容包括机器学习介绍，NumPy、Pandas、SciPy库、Matplotlib（可视化）四个基础模块，Scikit-learn算法、模型、拟合、过拟合、欠拟合、模型性能度量指标、数据标准化、非线性转换、离散化，以及特征抽取和降维的各种方法，包括特征哈希、文本特征抽取、特征聚合等。全书通过实用范例和图解形式讲解，选材典型，案例丰富，适合从事大数据、数据挖掘、机器学习等人工智能领域开发的各类人员。

深度学习是人工智能的前沿技术。本书深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和TensorFlow实践，全书共8章。第1章给出了深度学习的基本概况。第2章详细介绍了神经网络相关知识，内容包括M-P神经元模型、感知机、多层神经网络。第3章介绍了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow2的安装流程与新特性。第4章详细介绍了TensorFlow2的相关语法。第5章介绍了BP算法和常见的优化方法。第6章介绍了Keras模块的使用。第7章和第8章详细讲解了卷积神经网络和循环神经网络，并给出了相关的实战项目。本