"全面、深入剖析机器学习的算法原理和模型构建等核心技术
结合大量实例和两个实战项目案例展现各种算法的实际应用
详解监督学习、无监督学习和强化学习的理论基础与应用场景
详解模型训练中的风险函数、参数寻优方法，以及欠拟合与过拟合解决方案
深入解析机器学习常用经典模型的基本原理及其Python实现
详解数据标准化、异常值检测、缺失值处理和特征筛选等数据预处理技术
详解两个典型项目实战案例，带领读者动手实践，提高实际开发水平
内容丰富：详解机器学习的基础知识和相关算法原理并进行实践，还对深度学习的基础知识进行讲解，帮助读者系统掌握机器学习的完整知识体系。
循序渐进：从机器学习的基本概念和环境搭建开始讲解，逐步深入其算法原理和模型构建等核心技术，最后进行项目实战，学习梯度非常平滑。
理论结合实践：不仅深入剖析机器学习的常用算法原理和模型构建方法，而且基于Python进行实践，从理论和实践两个维度展现其核心技术。
案例实战：通过行人检测和厨余垃圾处理的指标预测两个典型案例，带领读者进行项目实战，提高他们的动手能力和开发水平。
经验总结：归纳和总结大量的实战经验和技巧，并给出多个“避坑”提示，帮助读者提高实战技能并避开一些弯路，从而更加顺利地进行学习与实践。
配实训习题：提供大量的实训习题并给出参考答案和解题代码，让读者通过动手练习更好地掌握和巩固相关知识。
赠超值资源：附赠程序源代码和教学PPT等学习资源，便于读者高效、直观地学习，也方便高等院校的相关授课老师教学时使用。"