机器学习理论实践全书，12章内容丰富，适合各层次读者。

轻松入门机器学习，理论实战并重，适合零基础学习者。

机器学习原理与实例代码，包括决策树、神经网络等11章。

图文代码快速理解小程序基本原理和应用方法，8大类小程序案例，感受真实商业项目制作过程。

一本书快书入门微信小程序。

适读人群 ：1.没有编程知识的新手 不同于一般的基础语法讲解教程，本书并未将Python 开发限定于某个集成开发工具（IDE）中，而是采用交互式编程的方式来强化读者对语言特性的理解，帮助新手读者真正理解Python 语言和Python 编程。2.从未接触过Python 语言，但了解一点编程知识的初学者 本书通过对基础知识高度的提炼和概括，以避免初学者陷入低级且冗长的细节知识点而心生懈怠；同时，本书为初学者规划了从初级到高级的编程技能提升路线图。3.具有一定基础的Python 程序员 本书可以作为案头工具书来使用。本书从基础语法、基本技能讲起，涵盖了科学计算、数据处理、机器学习等领域，示例代码涉及30 余个模块的使用。 构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图，入门有章可循； 1.讲解独到，常见盲点趣解析 作者基于多年的经验积累，善于总结概括初学Python过程中的误区。 2.内容全面，常用工具全涵盖 书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn，方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。 3.拓展训练，重点知识有强化 语感训练100题、Python内置函数（类）手册、从新手到高手的100个模块，强化知识点的掌握。 4.代码完整，随时动手可复现 本书提供了完整、可验证的代码，方便读者动手练习并强化理解。

本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。