本書以Python為主要編程語言，致力于幫助讀者深入了解機器學(xué)習(xí)的核心概念與理論，并通過實際項目實踐加深對概念的理解。首先，本書從機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念開始，介紹了常見的典型線性模型、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法。通過清晰的實例和案例，讀者可以逐步掌握回歸、分類、聚類等機器學(xué)習(xí)任務(wù)的關(guān)鍵原理和技術(shù)。隨后，本書著重介紹項目實踐，通過機器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用案例，引導(dǎo)讀者將理論知識轉(zhuǎn)化為實際項目，包括數(shù)據(jù)清理、特征工程、模型選擇和調(diào)優(yōu)等內(nèi)容。此外，本書關(guān)注新的機器學(xué)習(xí)趨勢和發(fā)展，包括深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和計算機視覺等熱門領(lǐng)域，讀者閱讀本書能夠了解行業(yè)內(nèi)新的技術(shù)進展，為學(xué)習(xí)和職業(yè)發(fā)展保持敏銳的洞察力。