機器學習算法（原書第2版）
朱塞佩·博納科爾索
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朱塞佩·博納科爾索
本書介紹了數據科學領域常用的所有重要機器學習算法以及TensorFlow和特徵工程等相關內容。涵蓋的算法包括線性迴歸、邏輯迴歸、支持向量機、樸素貝葉斯、k均值、隨機森林等，這些算法可以用於監督學習、非監督學習、強化學習或半監督學習。 在本書中，你將學會如何使用這些算法來解決所遇到的問題，並瞭解這些算法的工作方式。本書還將介紹自然語言處理和推薦系統，這些內容將幫助大家進行多種算法的實踐。
與機器學習領域很多偏重於理論的書相比，本書在簡明扼要地闡明基本原理的基礎上，側重於介紹如何在Python環境下使用機器學習方法庫，並通過大量實例清晰形象地展示了不同場景下機器學習方法的應用。從這個角度來說，本書是一本使機器學習算法通過Python實現真正“落地”的書，而這無疑將給想要或致力於機器學習應用的讀者帶來方法理解和實現上的巨大裨益。 書中所有實例都是用Python編寫，使用了scikit-learn機器學習框架、自然語言工具包（NLTK）、Crab、langdetect、Spark（PySpark）、Gensim、Keras和TensorFlow（深度學習框架）。這些程序適用於基於Linux、和Windows系統的Python 2.7和3.3+版本。 本書主要面向希望在預測分析和機器學習領域建立扎實基礎的機器學習工程師、數據工程師和數據科學家。