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（1）没有高深的理论，每一章都是以实例为主，读者可参考源码，能得到自己想要的结果。目的是让读者看得懂、学得会、做得出。 （2）因为专注，所以专业。并行编程、网络编程略带难度；数据库、Django 框能强大，内容丰富。然而，本书并没有将这些组件的每一个细节都介绍到。因为笔者发现，只要牢牢掌握基础和项目开发中很常用的部分，能触类旁通，顺利项目。 （3）每章都配备常见面试题。目的是让读者看完讲解之后，尽快巩固知识，举一反三，学以致用，并为未来求职面试打下基础，少走弯路。 （4）从小白到高手的捷径指南。本书既适合非计算机专业出身的编程初学者，也适合刚刚毕业或即将毕业走上工作岗位的广大学生，或已经有编程经验但想转行做 Python 应用开发的专业人士。同时，本书还可以作为广大职业院校、计算机培训班的教学参考用书。
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机器学习是一门涉及高等数学、线性代数、概率论、统计学和运筹学等领域的交叉学科。机器学习的基础就是数学，这也就要求学习者要有良好的数学基础。为了降低机器学习的学习门槛，本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导；并利用Python 3对各种机器学习算法进行复现，还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内容包括机器学习及其数学基础；线性回归、局部加权线性回归两种回归算法；Logistic回归、Softmax回归和BP神经网络3种分类算法；模型评估与优化；K-Means聚类算法、高斯混合模型两种聚类算法和一种降维算法 主成分分析。 《机器学习入门：基于数学原理的Python实战》理论性与实用性兼备，既可作为初学者的入门书籍，也可作为求职者的面试宝典，更可作为职场人士转岗的实用手册。本书适合需要全面学习机器学习算法
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