过去近二十年,计算机科学的发展是被大量的数据推动的。海量数据提供了认识世界的新视角，同时也带来了分析和理解数据的巨大挑战。如何从数据中获得知识,并利用这些知识帮助设计和创造更满足用户需求的产品，希望将来自新的人工智能算法。大数据的核心思想体现在整个工业流程中从决策到执行数据的重要性，其重要性的发挥依赖于现代计算方法一一机器学习。
机器学习可以利用数据做很多决策,这些在统计意义上都是好的决策,比如要不要把这首歌推荐给那个用户。更惊奇的是当数据足够大,计算能力足够强，机器也可以学得比人更好。清华大学范淼和李超的新著机器学习是专 门研究计算机怎样模拟或实现人 类的学习行为，以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的一门学科,也是当前科研机构及企业开展应用研究的热点之一。
人工智能的发展日新月异,机器学习的应用如火如茶。在这个变革的时代,大众特别需要一本既能帮助读者理解机器学习理论,又能让人快速上手实践的入门级图书。这是一本侧重于Python机器学习具体实践与实战的入门级好书。不同于多数专业性的书籍,该书拥有更低的阅读门槛。即便不是计算机科学技术专业出身的读者，也可以跟随本书借助基本的Python编程，快速上手最新并且最有效的机器学习模型。
作为在一线从事机器学习理论与技术的研发人员，该书的作者整合了当下数据科学所使用的最为流行的资源，如Scikit-learn、Pandas、XGBoost 和Tensorflow等，一步 步带领读者从零基础快速成长为一位能够独立分析数据并且参与机器学习竞赛的兴趣爱好者。同时，这本书的作者记录下大量在机器学习实践过程中的心得体会。全书深入浅出，让人在实践中获得知识。
本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习.数据挖掘与自然语言处理工具，如Scikit learn,NLTK、Pandas、gensim.XGBoost、Google Tensorflow等。
全书共分4章。第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程知识;第2章基础篇,讲述如何使Scikit-learn作为基础机器学习工具;第3章进阶篇，涉及怎样借助高级技术或者模型进- -步提升既有机器学习系统的性能;第4章竞赛篇，以Kaggle平台为对象,帮助读者一步步使用本书介绍过的模型和技巧,完成三项具有代表性的竞赛任务。
目录
随着“互联网+”概念在中国的提出，科研及工程技术人员迫切需要将机器学习技术与互联网技术结合起来，把互联网与机器学习技术应用到人类生活中。但机器学习作为一门技术,具有一定的门槛，如何提供一本通俗易懂、快速入门的技术书籍,让在职科技人员及在校学生能够尽快熟悉机器学习的内容，理解机器学习的含义及本质,是需要尽快解决的问题。本书前两部分采用通俗的语言,借助于现实生活的例子及开源库包,介绍了机器学习的基本概念及开源库包的安装、使用和编程调用方法，通过实例展现了使用经典算法模型的分析过程及思考问题的方法。
第三及第四部分介绍了在解决实际问题时如何通过抽取或者筛选数据特征、优化模型配置，进一步提升经典模型的性能表现，从而达到能够将机器学习的经典算法应用到解决现实问题的目的。尽管目前市场上关于机器学习的书籍很多,但很少具有能够将开发语言及机器学习理论紧密结合,利用开源技术,采用类似“实训”方式进行实践教学的书籍。而本书的作者根据自己的学习经历及学习过程的体会,把自己的学习经验充分融入书本之中,采用由浅入深的方法,结合机器学习的内容，把算法学习的每一步都给读者以详细展现，减少了学生的学习难度,加快了学生学习的进度,是一本适合在校学生及工程技术人员在机器学习方面快速入门的指导书。
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机器学习的每一次进步带动了很多学科的大力发展。这是一本由在读博士生撰写,侧重于Python机器学习具体实践和实战的入门级教科书。不同于多数专业书籍，该书的作者从初学者的视角，一步步带领读者从零基础快速成长为一位能够独立进行数据分析并且参与机器学习竞赛的兴趣爱好者。全书深入浅出，特别是有意了解机器学习,又不想被复杂的数学理论困扰的读者，可会从此书中获益。
不同于多数专业性的书籍,该书拥有更低的阅读门槛。即便不是计算机科学技术专业出身的读者，也可以跟随本书借助Python编程快速上手最新并且最有效的机器学习模型。如果说机器学习会主导信息产业的下一波浪潮,那么在这波浪潮来临之前，我们是否有必要对其一窥究竟。
我很高兴看到有这样一本零基础实战的好书服务广大读者,为普及这一潮流尽绵薄之力。就像过去几十年间我们不懈普及计算机与互联网一样，人工智能,特别是机器学习的核心思想也应该走出象牙塔，拥抱普罗大众,尽可能让更多的兴趣爱好者参与到实践当中。
《Python机器学习及实践》很契合实际，从零开始介绍简单的Python语法以及如何用Python语言来构建机器学习的模型。每一个章节环环相扣，配合代码样例，非常适合希望了解机器学习领域的初学者,甚至没有编程基础的学生。大数据要求机器学习应该更普及,而普及的途径则是降低相关工具的使用难度。希望看到这本新书能推动机器学习的普及。
这是一本面向机器学习实践并且具有很强实用性的好书。每个章节,在简要介绍一种机器学习模型的基础上，结合具体的例子，给出了详细的Python程序的编程方法，有利于读者对机器学习方法细节的掌握。跟随本书,读者将一步步跨入机器学习的殿堂,掌握用机器学习方法求解实际问题的技能。本书适合于想使用机器学习方法求解实际问题的博士生硕士生、高年级本科生,以及在企业工作的工程技术人员阅读,是一本快速掌握机器学习方法求解实际问题的入门读物，相信读者将从本书中获益匪浅。
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