随着大数据的兴起，Python 和机器学习迅速成为时代的宠儿。本书在内容编排上避免了枯燥的理论知识讲解，依循“理论简述——实际数据集——Python 程序实现算法”分析数据的思路，根据实际数据集的分析目的，采用合适的主流机器学习算法来解决问题。全书共12章，其中第1 ～ 4 章介绍了机器学习的基础知识；第5 ～ 12 章讨论了在面对不同的数据时，如何采用一些主流的算法来解决问题，主要包括回归分析、关联规则、无监督学习、文本LDA 模型、决策树和集成学习、朴素贝叶斯和K 近邻分类、支持向量机和神经网络，以及深  度学习入门等内容。针对每个算法，都给出Python 代码实现算法建模的过程，并结合可视化技术，帮助读者更好地理解算法和分析结果。  《Python 在机器学习中的应用》是使用Python 进行机器学习的入门实战教程，可作为以Python 为基础进行机器学习的本科生和研究生入门书籍，也可供对Python 机器学习感兴趣的研究人员参考阅读。