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Python机器学习及实践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流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具，如Scikit-learn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。

全书共分4章。第1章简介篇，介绍机器学习概念与Python编程知识；第2章基础篇，讲述如何使用Scikit-learn作为基础机器学习工具；第3章进阶篇，涉及怎样借助高级技术或者模型进一步提升既有机器学习系统的性能；第4章竞赛篇，以Kaggle平台为对象，帮助读者一步步使用本书介绍过的模型和技巧，完成三项具有代表性的竞赛任务。

Python机器学习及实践 目录

第1章 简介篇

第2章 基础篇

第3章 进阶篇

第4章 实战篇

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