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Machine Learning with Python: Theory and Implementation
《Python机器学习：理论与实现）》
作者：Amin Zollanvari
出版社：Springer
出版时间：2023年7月12日

本书旨在为希望从理论和实践两个角度理解机器学习基本要素的本科生和研究生提供教材。本书选题基于一个标准：对于具有典型工程或其他定量领域数学背景的学生而言，特定方法的实用性是否足以支撑其理论阐述。因此，本书不仅包含实用的技术，而且以研究生和高年级本科生都能理解的数学语言进行阐述。

本书涵盖的主题广泛，包括最近邻算法、线性模型、决策树、集成学习、模型评估与选择、降维、构建不同学习阶段、聚类和深度学习，并介绍了数据科学和机器学习领域常用的基础Python包，例如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、XGBoost和Keras（基于TensorFlow后端）。

鉴于Python编程语言目前在机器学习领域的主导地位，本书在对每项技术进行理论阐述的同时，也提供了相应的Python实现。为此，本书专门用两章篇幅讲解必要的Python编程技能。这一特点使得本书能够满足不同编程背景学生的需求，与其他假定读者已具备Python编程经验的同类书籍形成鲜明对比。因此，本书系统的结构以及丰富的示例和练习将帮助读者更好地理解内容，并掌握日常机器学习应用所需的实用技能。

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