Python 2017机器学习入门指南：数据科学家实用手册

"Introduction to Machine Learning with Python 2017" 是一本由Andreas C. Müller 和 Sarah Guido合著的专业书籍，专为数据科学家设计，旨在帮助读者深入理解机器学习的基本概念和实践应用，使用Python这一强大的工具。该书在2017年出版，版权归属于Sarah Guido和Andreas Müller，享有所有权利。 本书以清晰易懂的方式介绍了机器学习的核心原理，适合那些希望在数据科学领域起步或进一步提升技能的学习者。书中涵盖的内容包括但不限于监督学习、无监督学习、深度学习、模型评估与选择等关键主题，通过Python语言的实际案例，让读者能够在实践中掌握理论知识。 作者们强调了Python作为数据科学工具的重要性，因为其丰富的库如NumPy、Pandas和Scikit-Learn等为实现各种机器学习算法提供了便利。此外，书中还可能探讨了如何处理和预处理数据、如何构建和优化模型、以及如何在实际项目中应用所学知识。 值得注意的是，本书不仅仅是一本教程，它也关注于数据科学的实践性，鼓励读者通过解决实际问题来提升技能。书中可能会包含一些基础的编程概念，确保读者对Python有基本的理解，但同时也会对高级主题进行逐步深入讲解，使读者能够逐步攀登机器学习的阶梯。 本书的发行地包括美国的波士顿、法纳姆（英国）、塞巴斯托波尔（加利福尼亚）以及东京和北京等地，展示了其广泛的全球影响力。另外，O'Reilly Media出版社出版，提供在线版本供读者选择，方便学习者根据需要获取最新内容。 编辑Dawn Schanafelt、生产编辑Kristen Brown、复制编辑Rachel Head、校对员Jasmine Kwityn、索引员Judy McConville以及设计师团队都为本书的质量做出了贡献，确保内容准确无误并具有专业水准。整体而言，"Introduction to Machine Learning with Python 2017" 是一本全面且实用的指南，对于想要进入机器学习领域的读者来说，是一份宝贵的资源。"