《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》基于作者多年的积累，通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出，特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容，在介绍完编程和数据处理基础之后，探讨了监督学习（如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机）、集成学习以及无监督学习（如降维和聚类等）。值得一提的是，书的最后讲到了神经网络和深度学习的基本思想，探讨了人工神经网络、卷积神经网络和递归神经网络。 《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》适合零基础且希望了解和掌握机器学习的读者阅读与参考。

"阿什温·帕扬卡（AshwinPajankar）是一名技术类作家、讲师、内容创作者和YouTuber主播。他在南德的SGGSIE&T获得了工程学士学位，在印度理工学院海德拉巴校区获得了计算机科学与工程硕士学位。他在7岁的时候接触到电子技术和计算机编程。BASIC 是他学会的第一种编程语言。他还用过其他很多编程语言，比如汇编语言、C、C++、VisualBasic、Java、ShellScripting、Python、SQL和 JavaScript。他还非常喜欢使用单板计算机和微控制器，比如树莓派、BananaPro、Arduino、BBC Microbit 和 ESP32。他目前正专注于发展 YouTube 频道，内容涉及计算机编程、电子技术和微控制器。阿迪亚·乔希（AdityaJoshi）是一名机器学习工程师，他曾经在早中期创业公司的数据科学和机器学习团队工作。他在浦那大学获得了工程学士学位，在印度理工学院海德拉巴校区获得了计算机科学与工程硕士学位。他在硕士学习期间对机器学习产生了兴趣，并与印度理工学院海德拉巴校区的搜索和信息提取实验室有了联系。他喜欢教学，经常参加培训研讨会、聚会和短期课程。欧拉在校期间多次入选“优等生名单”，奉行深思笃行的做事原则，擅长于问题引导和拆解，曾经运用数据模型和R语言帮助某企业在半年内实现了十倍的增长。美食爱好者。有多部译著，翻译风格活泼而准确，有志于通过文字、技术和思维来探寻商业价值与人文精神的平衡。目前感兴趣的方向有机器学习和人工智能。"

前  言 我们一直想要合作写一本以机器学习为主题的书。十年前，我们刚开始接触AI。如今，这个领域已经有了突飞猛进的发展和扩张。作为终身学习者，我们意识到，在最开始接触任何领域时，都需要一份更明晰的资料来清楚地指明前方的道路。在通过阅读、学习和利用所学的知识来加强学习体验的过程中，也需要有一系列明确的解释和偶尔的灵感。我们在软件开发、数据科学和机器学习的学术经历与职业生涯中经常使用Python。通过这本书，我们做了一次非常谦卑的尝试，为绝对零基础的初学者写一本以机器学习为主题的分步骤指南。本书的每一章都包含对概念的解释、代码示例、对代码示例的解释以及代码输出截图。 第Ⅰ部分包含4章的内容。第1章讲解不同平台上如何设置Python环境。第2章涉及NumPy和Ndarray。第3章探讨如何用Matplotlib进行可视化。第4章介绍Pandas数据科学库。最开始的这几章都旨在建立编程和基本的数据处理基础，这是学习机器学习的先决条件之一。 第Ⅱ部分探讨传统的机器学习方法。在第5章中，我们先对机器学习领域进行概览，然后讲解如何安装Scikit-learn，并介绍一个简短而快速的使用Scikit-learn的机器学习解决方案示例。第6章详细说明一些方法，以帮助大家理解结构化数据、文本数据和图像数据，并将这些数据转化为机器学习库所能接受的格式。第7章介绍监督学习式，讲解了针对回归问题的线性回归和针对分类问题的逻辑回归和决策树。在每个实验中，我们还展示了如何利用决策边界图（decision boundary plot）来绘制算法所学到的可视化内容。第8章深入研究如何进一步微调机器学习...