"Python是目前比较热门的编程语言，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的**语言。《Python机器学习与应用案例》理论与实践相结合，基于Python 3.12.0版本介绍Python机器学习的相关内容。全书共10章，分别介绍了机器学习的基础知识、近邻法、数据降维、分类算法、回归算法、聚类算法、神经网络、推荐算法、频繁项集、数据预处理。通过本书的学习，读者可了解Python编程及在机器学习中的应用。 《Python机器学习与应用案例》可作为对Python和机器学习感兴趣的初学者的参考书，也可作为从事Python开发的广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书，还可作为高等院校人工智能、计算机等相关专业的教材。"

蔡静 单位：佛山科学技术学院物理与光电工程学院 职务、职称：实验师 性别：女 年龄：37 专业：凝聚态物理 学历：硕士 研究领域：凝聚态理论、数值计算、光电探测 研究成果：著有《MATLAB R2015a 小波分析》。

前言 机器学习（Machine Learning，ML）是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。 由于Python语言的简洁性、易读性及可扩展性，国内外使用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学也采用Python来教授程序设计课程，Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。 Python在设计上坚持清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户欢迎的、用途广泛的语言。 本书将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来，通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。书中讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库，同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。不管你是机器学习的初学者，还是想进一步拓展对机器学习领域的认知，本书都是一个重要且不可错失的资源，能帮助你了解如何使用Python解决机器学习中的关键问题。 之所以学习Python，用Python解决机器学习问题，是因为Python对于大数据的提取、分析完全是没有压力的，这也与其自身的特点有关。 本书共10章，从各方面介绍了机器学习，主要包括以下内容。 第1章机器学习的基础知识，主要介绍了机器学习的概念、综合分类、推荐系统和深度学习、Python软件相关介绍等内容。 第2章Python近邻法，主要介绍了k近邻法三要素、k近邻法、kd树等内容。 第3章Python数...