Python数据科学与机器学习：从入门到实践

本书深入讨论数据挖掘与人工智能相关的60多个主题，介绍了使用Python进行数据分析和高效的机器学习，首先从一节Python速成课开始，然后回顾统计学和概率论的基础知识，接着深入讨论与数据挖掘和机器学习相关的60多个主题，包括贝叶斯定理、聚类、决策树、回归分析、实验设计等。

提供三大实战案例：使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统；创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎；创建一个垃圾邮件分类器，可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件进行正确的分类。

本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题，有助你提高使用Python高效地进行数据分析和机器学习的能力，并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。