Python机器学习

写这本书的目的是为那些想要学习和了解、使用机器的人提供一本“看了就能掌握的机器学习”的书。机器学习和人工智能息息相关，在各个领域都有报道过实用案例，Google旗下的 DeepMind公司研发的“阿尔法围棋”程序在世界很高等级的专业围棋职业棋手比赛上取得了胜利，可见人工智能的发展是令人刮目相看的。虽说由于计算机能力的提高和软件设计环境的完善让机器学习变得轻松，但是为了正确使用机器学习，需要适当地进行数据处理、算法选择、结果的评价和调整等一系列的工作。本书就是以正确进行这些工作为目标，专注于使用机器学习需要掌握的基础部分。书中没有怎么涉及到理论部分，主要着眼于怎么使用、如何活用。

《Python机器学习》讲解未来人工智能技术中的机器学习，从入门知识到实践。全书分为“导入篇”、“基础篇”、“实践篇”三部分。 导入篇包括章和第2章的内容。章是关于Python的安装和语言的说明及阅读本书需要进行的准备等，“快速教程”中将对通过Python如何接触机器学习进行说明，章节末尾的“短文 深度学习是什么”中，会涉及到很近引人关注的深度学习的历史及其现状； 第2章中将概述机器学习的各个方面。 基础篇从第3章到第5章，将对分类问题、回归问题、聚类进行说明。特别是在“第3章 分类问题”，阐述了性能的评价方法及其注意要点，这是使用机器学习需要掌握的基础部分。 第6章和第7章的定位为实践篇，讲解了一些实际应用。第6章以手形状分类为题材，用和实际相近的形状进行数据收集，创建分类器，并进行评价；第7章中会看到传感器数据的处理方法，很后阐述了本篇的结束语。

【日】系统规划研究所/ISP: 系统规划研究所是一家以技术为导向的软件设计开发公司，在日常的业务中，他们会使用如深度学习和画像处理、数据分析等更不错技术。近年来他们的研究工作推动了AI、机器学习的发展。