本书是面向机器学习新手的入门书，从学习环境的搭建开始，图文并茂地介绍了学习机器学习所需的Python知识和数学知识，并在此基础上结合数学式、示例程序、插图等，抽丝剥茧般地对有监督学习中的回归与分类、神经网络与深度学习的算法与应用、手写数字识别、无监督学习的算法等进行了介绍。
本书既有图形、代码，又有详细的数学式推导过程，大大降低了机器学习的学习门槛，即使没有学过Python、数学基础不太好，也可以看懂。
作者简介:
伊藤真 日本栃木县人，目前居住在神奈川县。 2000年获得日本东北大学大学院信息科学博士学位，研究内容为小鼠导航行为的数理模型。2004年~2016年在冲绳科学技术大学院大学担任神经计算单元实验小组负责人，主要研究如何通过强化学习模型解释小鼠的选择行为和脑活动。 2017年入职Progress Technologies株式会社，研究人工智能的产业应用。 爱好是用瓦楞纸板做手工艺品。
目录:
第1章 学习前的准备 1
第2章 Python基础知识 19
第3章 数据可视化 51
第4章 机器学习中的数学 67
第5章 有监督学习：回归 135
第6章 有监督学习：分类 189
第7章 神经网络与深度学习 227
第8章 神经网络与深度学习的应用（手写数字识别） 277
第9章 无监督学习 307
第10章 本书小结 339
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