●0 緒論1
●0.1 機器學習基礎1
●0.1.1 機器學習的概念1
●0.1.2 機器學習算法的分類2
●0.2 監督學習3
●0.2.1 監督學習3
●0.2.2 監督學習的流程3
●0.2.3 監督學習算法4
●0.3 無監督學習4
●0.3.1 無監督學習4
●0.3.2 無監督學習的流程4
●0.3.3 無監督學習算法5
●0.4 推薦繫統和深度學習6
●0.4.1 推薦繫統6
●0.4.2 深度學習6
●0.5 Python和機器學習算法實踐6
●參考文獻7
●第一部分 分類算法
●1 Logistic Regression10
●1.1 Logistic Regression模型10
●部分目錄

本書是一本機器學習入門讀物，注重理論與實踐的結合。全書主要包括6個部分，每個部分均以典型的機器學習算法為例，從算法原理出發，由淺入深，詳細分析算法的理論，並配合目前流行的Python語言，從零開始，實現每一個算法，以加強對機器學習算法理論的理解、增強實際的算法實踐能力，很終達到熟練掌握每一個算法的目的。與其他機器學習類書相比，本書同時包含算法理論的介紹和算法的實踐，以理論支撐實踐，同時，又將復雜、枯燥的理論用簡單易懂的形式表達出來，促進對理論的理解。

趙志勇 著 著作