在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知
所措。本书从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。
书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来
展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。
本书主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员，帮助他们解决某一特定的项
目或是提升相关的技能。

Michael Bowles 在硅谷黑客道场教授机器学习，提供机器学习项目咨询，同时参与了多家创业公司，涉及的领域包括生物信息学、金融高频交易等。他在麻省理工学院获得助理教授教职后，创建并运营了两家硅谷创业公司，这两家公司都已成功上市。他在黑客道场的课程往往听者云集并且好评颇多。

评论

略有过时
熊师兄买的书…
拼凑，不推荐阅读，适合数据分析，不适合机器学习，毫无理论指导。
一言不合就贴代码，分析太少。作为小白，读的一头雾水。
推荐《漫画算法》一书，将晦涩高深的算法简单快乐地慢慢道来，以下是我的读书笔记，感性兴趣的朋友可以看一下，肯定会有收获的：https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/90021080