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《Python 机器学习入门》是一本兼顾基础与实践的机器学习入门教材，由迪普蒂・乔普拉（Deepti Chopra）和鲁帕尔・库拉纳（Roopal Khurana）联合撰写，于 2023 年首次出版。本书以 Python 语言为核心工具，系统讲解机器学习的基础理论、核心算法及实际应用，既适合零基础的初学者构建知识体系，也能为相关领域从业者提供实用的技术参考。
全书共 10 个章节加附录，结构清晰、由浅入深。开篇从 Python 语言基础切入，详细介绍了 Python 的安装配置（覆盖 Windows、Mac、Unix/Linux 系统）、数据科学领域的应用优势，以及 Jupyter Notebook、NumPy、Pandas、Scikit-learn 等核心工具与库的使用方法，为后续机器学习学习奠定编程基础。
随后，本书逐步展开机器学习的核心内容：从机器学习的基本概念、学习系统设计流程（训练集选择、目标函数确定、函数逼近算法挑选），到线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、神经网络等经典算法的原理剖析与 Python 实现，全面覆盖监督学习、无监督学习两大核心领域。书中不仅解释了算法的数学逻辑，还提供了大量可直接运行的代码示例，包括单变量 / 多变量线性回归、多项式回归、二分类 / 多分类任务、聚类分析等，帮助读者快速将理论转化为实践能力。
在应用场景部分，本书结合实际案例，阐述了机器学习在虚拟个人助手、交通预测、在线服务、医疗健康、金融风控、自动驾驶等多个领域的应用，让读者直观感受技术的实用价值。同时，书中专门设置章节探讨机器学习的泛化理论、偏差与公平性问题，引导读者关注技术落地过程中的数据质量、算法公平性等关键议题，培养全面的技术思维。
附录中，本书以哈雷戴维森的实际案例，展示了机器学习在营销场景中的成功应用，进一步印证了技术对业务增长的推动作用。全书语言通俗易懂，结构循序渐进，每个章节均配有练习题目，助力读者巩固知识点，形成 “理论学习 - 代码实践 - 案例分析 - 习题巩固” 的完整学习闭环。
无论是计算机相关专业的学生、职场新人，还是希望转型机器学习领域的技术从业者，都能通过本书系统掌握 Python 机器学习的核心技能，为后续深入学习或实际项目开发打下坚实基础。INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING WITH PYTHON