零基础如何开始入门Python机器学习，（大话Python机器学习 pdf）

《大话Python机器学习》从机器学习的基础知识讲起，全面、系统地介绍了机器学习算法的主要脉络与框架，并在每个算法原理、应用等内容基础上，结合Python编程语言深入浅出地介绍了机器学习中的数据处理、特征选择、算法应用等技巧，是一本兼具专业性与入门性的Python机器学习书籍。

《大话Python机器学习》分为13章，主要内容有机器学习入门基础、应用Python实现机器学习前的准备、单变量线性回归算法、线性回归算法进阶、逻辑回归算法、贝叶斯分类算法、基于决策树的分类算法、K近邻算法、支持向量机、人工神经网络、聚类算法、降维技术与关联规则挖掘，在具体介绍时侧重于机器学习原理、思想的理解，注重算法的应用，并辅助以相关的数据案例，方便读者快速入门。*后一章从一个关于房价预测的机器学习项目出发，系统展示了数据处理、特征提取、建模训练等机器学习完整流程，带领读者完成从零基础到入门数据科学家的飞跃。

《大话Python机器学习》条理清晰，内容深入浅出，以生活、工作中常见的例子来解释机器学习中的相关概念、算法原理和运算思维等，特别适合互联网创业者、数据挖掘相关人员、Python程序员、人工智能从业者、数据分析师、计算机专业的学生学习，任何对机器学习、人工智能感兴趣的读者均可选择本书作为入门图书参考学习。

作者简介:
张居营，中国财经大学经济学博士、统计学硕士，8年以上的数据挖掘经验与数据分析工作经历，对大数据、可视化和机器学习都有着较深的研究，为学生、科研人员、社会人士等提供上千次的数据资讯服务与解决方案，并做过多次数据分析及机器学习等的入门培训，作为核心人员，参与部门统计数据信息平台的搭建、设计，有深厚的实践积累；

以CSDN、知乎、天善智能等社区/媒体专栏作者或特邀专家的形式，分享相关文章数十篇，擅长将复杂的数据分析原理、计算机编程语言等用平白、通俗的语言表述出来。

目录:
第1章 机器学习入门基础
第2章 应用Python实现机器学习前的准备
第3章 从简单案例入手：

单变量线性回归
第4章 线性回归算法进阶
第5章 逻辑回归算法
第6章 贝叶斯分类算法
第7章 基于决策树的分类算法
第8章 K近邻算法
第9章 支持向量机
第10章 人工神经网络
第11章 聚类算法
第12章 降维技术与关联规则挖掘
第13章 机器学习项目实战全流程入门

由于篇幅过长，仅展示部分内容，以上内容已经打包完毕

文中所展示内容获取方式：

1.一键三连+关注（重点）

2.后台主动留下痕迹：“学习”即可  （重点）