全书共16 章,大致分为 3 个部分:
第 1 部分(第1~3 章)
介绍机器学习的基础知识;
第 2 部分(第4~10 章)
讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);
第 3 部分(第11~16 章)
进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
python在机器学习中要熟悉的库及帮助文档:
Matplotlib 中文Matplotlib中文网、Matplotlib官方中文文档。https://www.matplotlib.org.cn/NumPy 中文这是NumPy官方的中文文档,NumPy是用Python进行科学计算的基础软件包。
https://www.numpy.org.cn/