今天給大家介紹一本以 Python 為基礎的機器學習實戰程式設計書籍：《機器學習實戰》。
本書特色：
本書的目錄如下：
本書第一部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用演算法進行分類，並逐步介紹了多種經典的監督學習演算法，如k近鄰演算法、樸素貝葉斯演算法、Logistic迴歸演算法、支援向量機、AdaBoost整合方法、基於樹的迴歸演算法和分類迴歸樹（CART）演算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要演算法：k均值聚類演算法、Apriori演算法、FP-Growth演算法。第四部分介紹了機器學習演算法的一些附屬工具。
本書的最大亮點莫過於使用 Python，從零開始實現主流的機器學習演算法，沒有調包調庫，包括複雜的 SVM SMO 演算法。可以說非常有助於深入理解演算法核心知識，鞏固機器學習理論。
優質資源：
由於《機器學習實戰》配套的程式碼多由 Python2 實現，且某些程式碼有 bug，故作者 wzy6642 對書中的程式碼重新做了整理，全部程式碼可在 Python3 環境下執行。所有源程式中，資料夾名稱的命名規則為：演算法名稱+對應書中的第幾個案例，少數幾個案例因為資料量比較大所以採用壓縮包上傳。相應的 GitHub 地址如下：
https://github.com/wzy6642/Machine-Learning-in-Action-Python3
另外，還有一份按照書中章節順序，非常好的基於 Python3 的原始碼（包括 .ipynb 檔案）。目前在 GitHub 上已經超過 1500 star 了。地址如下：
https://github.com/pbharrin/machinelearninginaction
資源下載：
目前，《機器學習實戰》書籍的英文版和中文版，包括所有章節的原始碼程式都已打包完畢。獲取方式如下：
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