人工智能正在形成一股新的浪潮，它将从技术、经济、社会等各个层面改变我们的工作和生活方式。机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。作为实现人工智能的重要技术，机器学习正在受到人工智能专家之外的更广泛人群的关注。随着大数据的兴起，Python 和机器学习迅速成为时代的宠儿。今天本篇就推荐10本 Python 机器学习基础书籍。

本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。

作者：

本书以图文并茂的方式介绍了Python的基础内容，并深入浅出地介绍了数据分析和机器学习领域的相关入门知识。

对人工智能相关领域、数据科学相关领域的读者而言，本书是一本极简入门手册。对于从事人工智能产品研发的工程技术人员，本书亦有一定的参考价值。

作者：

本书适合实践于数据分析、信号处理等工程领域的读者，也适合在人工智能、机器学习领域进行理论学习和实践，希望筑牢数学基础的读者，以及正在进行线性代数课程学习的读者阅读。

作者：

作者：

本书是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。

本书同时包含算法理论的介绍和算法的实践，以理论支撑实践，同时，又将复杂、枯燥的理论用简单易懂的形式表达出来，促进对理论的理解。

作者：

本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具。

作者：

本书不是机器学习的入门书，适合熟悉机器学习理论和概念的读者阅读。你可以将本书作 为案头参考书，在机器学习的日常开发中遇到问题时，随时借鉴书中代码，快速解决问题。

作者：

本书内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识，从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性。全书采用由浅入深、循序渐进的讲授方式，完全遵循和尊重初学者对机器学习知识的认知规律。

本书适合有一定程序设计语言和算法基础的读者学习使用。

作者：

本书快速上手、四分理论六分实践为出发点，讲述机器学习的算法和Python 编程实践。

本书可供为高等院校计算机、金融、信息、自动化及相关理工科专业的本科生或研究生使用，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

作者

本书是使用Python 进行机器学习的入门实战教程，可作为以Python 为基础进行机器学习的本科生和研究生入门书籍，也可供对Python 机器学习感兴趣的研究人员参考阅读。

作者：