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期待已久的 Core Python Programming（第 2 版）已经证明了本书确实值得期待——它 深度与广度齐备，其中囊括的有用练习可以帮助读者掌握 Python 并付之于实践。

《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。

机器学习，如今最令人振奋的计算机领域之一。看看那些大公司，Google、Facebook、 Apple、Amazon早已展开了一场关于机器学习的军备竞赛。从手机上的语音助手、垃圾邮件 过滤到逛淘宝时的物品推荐，无一不用到机器学习技术。 如果你对机器学习感兴趣，甚至是想从事相关职业，那么这本书非常适合作为你的第一本机 器学习资料。市面上大部分的机器学习书籍要么是告诉你如何推导模型公式要么就是如何代 码实现模型算法，这对于零基础的新手来说，阅读起来相当困难。而这本书，在介绍必要的 基础概念后，着重从如何调用机器学习算法解决实际问题入手，一步一步带你入门。即使你 已经对很多机器学习算法的理论很熟悉了，这本书仍能从实践方面带给你一些帮助。 具体到编程语言层面，本书选择的是Python，因为它简单易懂。我们不必在枯燥的语法细节 上耗费时间，一旦有了想法，你能够快速实现算法并在真实数据集上进行验证。在整个数据 科学领域，Python都可以说是稳坐语言榜头号交椅。