机器学习实战 作者: Peter Harrington 译者: 李锐 / 李鹏 / 曲亚东 / 王斌

第一部分　分类第1章　机器学习基础　　21.1　何谓机器学习　　31.1.1　传感器和海量数据　　41.1.2　机器学习非常重要　　51.2　关键术语　　51.3　机器学习的主要任务　　71.4　如何选择合适的算法　　81.5　开发机器学习应用程序的步骤　　91.6　Python语言的优势　　101.6.1　可执行伪代码　　101.6.2　Python比较流行　　101.6.3　Python语言的特色　　111.6.4　Python语言的缺点　　111.7　NumPy函数库基础　　121.8　本章小结　　13第2章　k-近邻算法　　152.1　k-近邻算法概述　　152.1.1　准备：使用P