编辑推荐

机器学习的核心在于预测，它基于数学和算法技术。要掌握这一技术，需要对数学和统计概念有深入了解，并能熟练使用Python或其他编程语言。本书通过介绍两种有效的机器学习算法，展示了如何利用Python编程语言实现机器学习任务，从而简化学习过程，使更多人能够掌握机器学习。

本书作者凭借多年的经验，指导读者设计、构建并实施自己的机器学习计划。书中尽量采用通俗易懂的语言解释算法，避免复杂的数学推导，同时提供了大量示例代码，帮助读者快速上手。无论面对的是简单问题还是复杂问题，读者都能学会如何找到合适的解决方案。书中包含具体的示例代码，揭示了机器学习的基本原理，涉及线性回归和集成方法等内容，帮助读者掌握机器学习的基础流程。

本书特别适合没有数学或统计背景的读者，详细介绍了如何：

• 根据任务选择合适的算法；
• 应用训练好的模型解决不同问题；
• 学习数据处理机制，准备数据；
• 评估模型性能，确保应用效果；
• 掌握Python中的核心机器学习库；
• 使用示例代码设计和构建自己的模型；
• 创建实用且多功能的预测模型。

内容概述

在学习和研究机器学习的过程中，初学者可能会因为众多算法而感到困惑。本书从算法和Python实现的角度出发，帮助读者更好地理解机器学习。本书重点介绍了两种核心算法族——惩罚线性回归和集成方法，并通过代码示例展示了这些算法的应用原则。全书共分为七章，涵盖预测模型的两大核心算法、预测模型构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用与实现。

本书主要面向希望提升机器学习技能的Python开发者，帮助他们解决特定项目或提升相关技能。

作者简介

Michael Bowles 是硅谷知名的机器学习讲师，他不仅提供机器学习项目咨询服务，还参与了多个创业项目，领域涉及生物信息学和金融高频交易等。他在麻省理工学院担任助理教授期间，创办并运营了两家成功的硅谷创业公司。他在硅谷黑客道场开设的课程广受欢迎。

（注：关于版权声明和书籍资源获取渠道的信息已根据要求去除）