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材料介绍：
这书选用独创性的黑箱子方式，MBA案例课堂教学体制 ，融合一线实战演练案例 ，详细介绍Sklearn人工智能技术控制模块库和常见的机器学习算法。书里配置很多图表说明，沒有枯燥乏味的公式 ，普通读者 ，要是懂Word、Excel，就可以轻轻松松阅读文章本书 ，并学习培训应用书里的专业知识 ，剖析互联网大数据 。这书具备下列特点：独创性的黑箱子教学方式，本书无一切抽象性基础理论和难懂的公式 。初次专业化结合Sklearn人工智能技术手机软件和Pandas数据统计分析手机软件 ，无需再立即应用繁杂的Numpy数学课引流矩阵控制模块。专业化的Sklearn涵数和API汉语文本文档 ，可做为书案专业书籍随时随地查看 。根据Sklearn Pandas方式，不必一切理论基础，全线选用MBA案例方式 ，懂Excel就可看懂 。
资料目录：
第 1 章 从阿尔法狗刚开始谈起1
1.1 阿尔法狗的今生前世.......1
1.2 机器学习是啥.....2
1.3 机器学习大史记.....3
1.4 机器学习经典案例......... 11
第 2 章 开发工具......13
2.1 数据统计分析优选 Python.....13
2.2 客户运作服务平台.......18
2.3 程序流程文件目录构造.......19
2.4 Spyder 在线编辑器页面设定.20
2.5 Python cmd方式.........26
2.6 Notebook 方式......27
2.7 控制模块库操作面板...29
2.8 应用 pip 升级控制模块库......33
第 3 章 Python 新手入门案例....39
3.1 案例 3-1：第一次程序编写“hello,ziwang” ....39
3.2 案例 3-2：增强版“hello,ziwang ” ..42
3.3 案例 3-3：例举系统软件控制模块库明细.......44
3.4 案例 3-4：常见制图设计风格.........45
3.5 案例 3-5：Pandas 常见制图设计风格.......47
3.6 案例 3-6：常见颜色表 cors.....49
3.7 案例源代码.....50
第 4 章 Python 基础英语的语法....58
4.1 基本数据类型.....58
案例 4-1：基础计算.......59
4.2 字符串数组.........61
案例 4-2：字符串数组新手入门...61
案例 4-3：字符串数组常见方式.....63
4.3 List 目录......64
案例 4-4：目录实际操作.......65
4.4 Tuple 元组...66
案例 4-5：元组实际操作.......67
4.5 Dictionary 词典.....68
案例 4-6：词典实际操作.......68
4.6 数据信息类型转换.......70
案例 4-7：操纵句子.......71
案例 4-8：函数定义.......73
4.7 案例源代码.....75
第 5 章 Python 人工智能技术新手入门与实践活动......85
5.1 从遗忘刚开始.85
5.2 Iris 经典阿里.....89
案例 5-1：Iris 阿里 ....90
案例 5-2：阿里演变与文字矢量化.........92
5.3 AI 操作步骤95
5.4 数据信息激光切割涵数.......98
案例 5-3：Iris 阿里溶解 ......99
案例 5-4：线形回归算法.......103
5.5 案例源代码...109
第 6 章 机器学习经典算法案例（上） . 116
6.1 线性回归... 116
6.2 逻辑性回归算法.....124
案例 6-1：逻辑性回归算法.......125
6.3 朴素贝叶斯算法.127
案例 6-2：贝叶斯算法算法.129
6.4 KNN 邻近算法 ...130
案例 6-3：KNN 邻近算法.....133
6.5 随机森林算法.....135
案例 6-4：随机森林算法.......139
6.6 案例源代码...140
第 7 章 机器学习经典算法案例（下） .149
7.1 决策树算法算法.........149
案例 7-1：决策树算法算法.151
7.2 GBDT 迭代更新决策树算法算法.........153
案例 7-2：GBDT 迭代更新决策树算法算法.154
7.3 SVM 向量机 .......156
案例 7-3：SVM 向量机算法.157
7.4 SVM-cross 向量机交叉式算法..159
案例 7-4：SVM-cross 向量机交叉式算法....160
7.5 神经元网络算法.....161
案例 7-5：MLP 神经元网络算法........165
案例 7-6：MLP_reg 神经元网络回归算法...168
7.6 案例源代码...170
第 8 章 机器学习组成算法 .........183
8.1 CCPP 数据......183
案例 8-1：CCPP 数据........184
案例 8-2：CCPP 数据信息激光切割....186
案例 8-3：载入 CCPP 数据.........189
8.2 机器学习统一接口函数.........192
案例 8-4：机器学习统一插口.........193
案例 8-5：大批量启用机器学习算法.201
案例 8-6：一体化启用.205
8.3 实体模型预制构件与储存.208
案例 8-7：存储算法实体模型.......210
案例 8-8：大批量存储算法实体模型.........213
案例 8-9：大批量载入算法实体模型.........215
案例 8-10：机器学习组成算法.......219
8.4 案例源代码...224
附则 A Sklearn 常见控制模块和函数.242
附则 B 极宽量化分析系统软件控制模块图......266
第 1 章 从阿尔法狗刚开始谈起1
1.1 阿尔法狗的今生前世.......1
1.2 机器学习是啥.....2
1.3 机器学习大史记.....3
1.4 机器学习经典案例......... 11
第 2 章 开发工具......13
2.1 数据统计分析优选 Python.....13
2.2 客户运作服务平台.......18
2.3 程序流程文件目录构造.......19
2.4 Spyder 在线编辑器页面设定.20
2.5 Python cmd方式.........26
2.6 Notebook 方式......27
2.7 控制模块库操作面板...29
2.8 应用 pip 升级控制模块库......33
第 3 章 Python 新手入门案例....39
3.1 案例 3-1：第一次程序编写“hello,ziwang” ....39
3.2 案例 3-2：增强版“hello,ziwang ” ..42
3.3 案例 3-3：例举系统软件控制模块库明细.......44
3.4 案例 3-4：常见制图设计风格.........45
3.5 案例 3-5：Pandas 常见制图设计风格.......47
3.6 案例 3-6：常见颜色表 cors.....49
3.7 案例源代码.....50
第 4 章 Python 基础英语的语法....58
4.1 基本数据类型.....58
案例 4-1：基础计算.......59
4.2 字符串数组.........61
案例 4-2：字符串数组新手入门...61
案例 4-3：字符串数组常见方式.....63
4.3 List 目录......64
案例 4-4：目录实际操作.......65
4.4 Tuple 元组...66
案例 4-5：元组实际操作.......67
4.5 Dictionary 词典.....68
案例 4-6：词典实际操作.......68
4.6 数据信息类型转换.......70
案例 4-7：操纵句子.......71
案例 4-8：函数定义.......73
4.7 案例源代码.....75
第 5 章 Python 人工智能技术新手入门与实践活动......85
5.1 从遗忘刚开始.85
5.2 Iris 经典阿里.....89
案例 5-1：Iris 阿里 ....90
案例 5-2：阿里演变与文字矢量化.........92
5.3 AI 操作步骤95
5.4 数据信息激光切割涵数.......98
案例 5-3：Iris 阿里溶解 ......99
案例 5-4：线形回归算法.......103
5.5 案例源代码...109
第 6 章 机器学习经典算法案例（上） . 116
6.1 线性回归... 116
6.2 逻辑性回归算法.....124
案例 6-1：逻辑性回归算法.......125
6.3 朴素贝叶斯算法.127
案例 6-2：贝叶斯算法算法.129
6.4 KNN 邻近算法 ...130
案例 6-3：KNN 邻近算法.....133
6.5 随机森林算法.....135
案例 6-4：随机森林算法.......139
6.6 案例源代码...140
第 7 章 机器学习经典算法案例（下） .149
7.1 决策树算法算法.........149
案例 7-1：决策树算法算法.151
7.2 GBDT 迭代更新决策树算法算法.........153
案例 7-2：GBDT 迭代更新决策树算法算法.154
7.3 SVM 向量机 .......156
案例 7-3：SVM 向量机算法.157
7.4 SVM-cross 向量机交叉式算法..159
案例 7-4：SVM-cross 向量机交叉式算法....160
7.5 神经元网络算法.....161
案例 7-5：MLP 神经元网络算法........165
案例 7-6：MLP_reg 神经元网络回归算法...168
7.6 案例源代码...170
第 8 章 机器学习组成算法 .........183
8.1 CCPP 数据......183
案例 8-1：CCPP 数据........184
案例 8-2：CCPP 数据信息激光切割....186
案例 8-3：载入 CCPP 数据.........189
8.2 机器学习统一接口函数.........192
案例 8-4：机器学习统一插口.........193
案例 8-5：大批量启用机器学习算法.201
案例 8-6：一体化启用.205
8.3 实体模型预制构件与储存.208
案例 8-7：存储算法实体模型.......210
案例 8-8：大批量存储算法实体模型.........213
案例 8-9：大批量载入算法实体模型.........215
案例 8-10：机器学习组成算法.......219
8.4 案例源代码...224
附则 A Sklearn 常见控制模块和函数.242
附则 B 极宽量化分析系统软件控制模块图......266
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