机器之所以能学习，来源于大量的数据分析。本书首先讲述数据分析的过程，然后详细介绍常用的机器学习理论、算法与案例（大型案例 29 个），最终以解决实际问题驱动成书。 本书主要介绍的机器学习算法及数据分析方法，包括数据预处理、分类问题、预测问题、网络爬虫、数据降维、数据压缩、关联分析、集成学习和深度学习等。全书分三大部分共 17章 ：第 0~3 章介绍 Python 的基础知识、安装和基本语法；第 4~7 章介绍 Python 的基本编程、机器学习基础及 Python 中常用的第三方库函数，并介绍数据预处理的基本方法；第 8~16 章分别介绍常用的机器学习分析算法及深度学习等。每章都采用多个经典案例图文并茂地介绍机器学习的原理和实现方法。 本书通熟易懂，并免费赠送全程同步教学录像和 Python 3 编程基础双录像，非常适合作为Python及机器学习和数据分析的入门与提高课程；对于不太熟悉Python、又想学习机器相关算法的初学者非常适合。