第1章至第3章主要介绍机器学习的概念、开发环境的搭建及模型开发的基本流程等;第4章至第7章涵盖回归、分类、聚类、降维的实现原理,以及机器学习框架Sklearn的具体实现与应用;第8章至第12章主要阐述深度学习,如卷积神经网络、生成性对抗网络、循环神经网络的实现原理,以及深度学习框架Keras的具体实现与应用;第13章...