本书介绍机器学习经典算法的原理、实现及应用，并通过综合案例讲解如何将实际问题转换为机器学习能处理的问题进行求解。本书配套源码、PPT课件、习题答案、开发环境与QQ群答疑。 本书共分14章。内容包括k近邻算法、朴素贝叶斯、聚类、EM算法、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归、BP神经网络经典算法，以及垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售量分析与预测、个性化推荐等综合案例。本书算法首先给出了数学原理及公式推导过程，然后给出算法实现，最后所有算法及案例均以Python实现，方便读者在动手编程中理解机器学习的经典算法。 本书适合Python机器学习初学者、机器学习开发人员和研究人员使用，也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的本科生、研究生学习人工智能、机器学习的教材。