本书是一本机器学习实用指南，提供从基础知识到进阶技能的全面学习路径。本书以浅显易懂的方式介绍了机器学习的基本概念和主要类型，并详细介绍使用Python及常见的库进行数据处理和机器学习的实操。此外，介绍了数据预处理的详细过程，最后通过若干典型案例加深读者对机器学习的理解。
本书适合对机器学习感兴趣的初学者，也可作为软件开发人员、数据分析师、学术研究人员的参考书。

第1章 机器学习入门
1.1 机器学习简介
1.1.1 什么是机器学习
1.1.2 机器学习的前景
1.2 机器学习的主要类型
1.2.1 监督学习
1.2.2 无监督学习
1.2.3 半监督学习
1.2.4 强化学习
1.2.5 监督学习案例
1.3 选择正确的算法
第2章 机器学习工具和环境
2.1 Python介绍
2.1.1 Python的安装
2.1.2 Python基础语法
2.1.3 Python其他特性
2.1.4 Python简单实战案例（猜字游戏）
2.1.5 Python高级实战案例（网络爬虫）
2.2 数据科学库
2.2.1 NumPy
2.2.2 Pandas
2.2.3 数据科学库案例（电商网站）
2.3 机器学习库
2.3.1 Scikit-Learn
2.3.2 TensorFlow
2.3.3 Keras
2.3.4 机器学习库案例（预测糖尿病）
第3章 数据预处理
3.1 数据导入
3.2 数据清洗
3.3 特征工程
3.3.1 特征选择
3.3.2 特征转换
3.3.3 特征缩放
3.4 数据分割
3.4.1 训练集
3.4.2 测试集
3.4.3 验证集
3.5 案例分析：银行客户数据
第4章 机器学习模型的构建与评估
4.1 监督学习实战
4.1.1 线性回归
4.1.2 逻辑回归
4.1.3 决策树
4.1.4 随机森林
4.2 无监督学习实战
4.2.1 K-means
4.2.2 主成分分析
4.3 深度学习实战
4.3.1 神经网络
4.3.2 卷积神经网络
4.3.3 循环神经网络
4.4 模型评估与选择
4.5 案例分析：客户流失预测
第5章 机器学习项目实战
5.1 项目一：房价预测
5.1.1 数据获取与理解
5.1.2 数据预处理
5.1.3 特征工程
5.1.4 模型构建与训练
5.1.5 模型评估与优化
5.1.6 结果解释
5.2 项目二：图像识别
5.2.1 数据获取与理解
5.2.2 数据预处理
5.2.3 特征工程
5.2.4 模型构建与训练
5.2.5 模型评估与优化
5.2.6 结果解释
5.3 项目三：自然语言处理
5.3.1 数据获取与理解
5.3.2 数据预处理
5.3.3 特征工程
5.3.4 模型构建与训练
5.3.5 模型评估与优化
5.3.6 结果解释
5.4 项目四：新闻主题分类
5.4.1 数据获取与理解
5.4.2 数据预处理
5.4.3 特征工程
5.4.4 模型构建与训练
5.4.5 模型评估与优化
5.4.6 结果解释
5.5 项目五：信用卡欺诈检测
5.5.1 数据获取与理解
5.5.2 数据预处理
5.5.3 特征工程
5.5.4 模型构建与训练
5.5.5 模型评估与优化
5.5.6 结果解释
第6章 机器学习的挑战与前沿领域
6.1 机器学习的挑战
6.1.1 数据问题
6.1.2 模型问题
6.1.3 计算问题
6.1.4 评估和解释问题
6.2 机器学习的前沿领域
6.2.1 深度学习
6.2.2 强化学习
6.2.3 迁移学习
6.2.4 自适应学习和自监督学习
6.2.5 图神经网络
6.2.6 知识图谱表示学习
6.2.7 因果机器学习
6.2.8 机器人处理自动化
6.2.9 AI优化硬件
6.3 机器学习的资源