附件:设置1:设置2:范艳峰设置3:设置4:全书共20章，分为5篇。其中第1篇为基础入门篇，主要讲述Python机器学习入门、设置机器学习的环境、机器学习基础和统计分析数学基础等内容；第2篇为数据预处理篇，主要讲述了产生和加载数据集、数据预处理等内容；第3篇为机器学习算法篇，主要讲述了回归分析、决策树分析、支持向量机、聚类分析、集成学习、神经网络学习、卷积网络学习和模型评价等内容；第4篇为机器学习应用篇，主要讲述了图像识别、语音识别、期刊新闻分类和图形压缩4个机器学习应用；第5篇为项目实战篇，主要讲述了社交好友分析、电商点击率预估等。
附注提要
全书共20章，分为5篇。其中第1篇为基础入门篇，主要讲述Python机器学习入门、设置机器学习的环境、机器学习基础和统计分析数学基础等内容；第2篇为数据预处理篇，主要讲述了产生和加载数据集、数据预处理等内容；第3篇为机器学习算法篇，主要讲述了回归分析、决策树分析、支持向量机、聚类分析、集成学习、神经网络学习、卷积网络学习和模型评价等内容；第4篇为机器学习应用篇，主要讲述了图像识别、语音识别、期刊新闻分类和图形压缩4个机器学习应用；第5篇为项目实战篇，主要讲述了社交好友分析、电商点击率预估等。