书名：Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习 作者：Chris Albon 出版：电子工业出版社
■内容简介
本书采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决方案，针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的常见任务，涵盖从简单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。所有方案都提供了相关代码，读者可以复制并粘贴这些代码，用在自己的程序中。
本书不是机器学习的入门书，适合熟悉机器学习理论和概念的读者阅读。你可以将本书作为案头参考书，在机器学习的日常开发中遇到问题时，随时借鉴书中代码，快速解决问题。
■哪些人适合阅读本书
本书不是机器学习的入门书。如果你对机器学习的基本概念还不太了解，或者从未花时间学习过机器学习，请不要购买本书。本书适合机器学习的实践者阅读，他们熟悉机器学习的理论和概念，可以参考书中的代码快速解决在日常开发中遇到的问题。
另外，本书假定读者熟悉Python编程语言和包管理。
■作者简介
Chris Albon：是一位经验丰富的数据科学家和政治学家，有十年的统计学习、人工智能和软件工程工作经验。他曾将相关技术应用到政治和社会活动以及人道主义活动中，如监查选举情况、灾难救助等。目前是肯尼亚创业公司 BRCK 的首席数据科学家，也曾是维基媒体基金会的机器学习主管。他还创立了 AI 公司 New knowledge 和数据科学播客 Partially Derivative。