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内容简介：本书分11章介绍了机器学习的基础知识和数据科学家常用的算法，从机器学习的基本原理开始，介绍无监督学习、监督学习和强化学习的核心内容，并结合商业案例讲解诸如分类、回归、聚类等常见任务的应用场景。此外，书中还涵盖数据处理、模型评估、参数调优等关键环节，强调数据在模型性能中的重要性。