"本书是《Python机器学习——原理、算法及案例实战》(第2版?微课视频?题库?AI赋能版)的配套实验教材，也可以作为实验教材单独使用。

本书面向机器学习初学者及具备一定基础的人工智能技术开发人员，旨在帮助读者系统掌握机器学习的核心概念、关键算法与实践应用能力。本书是以实验为单元组织编写的，通过精心设计的实验环节，引导读者从机器学习入门逐步到进阶提高。

本书包含16个实验单元，分别为人工智能开发环境搭建、Python数据处理基础、NumPy机器学习库、Pandas数据分析、Matplotlib数据可视化、常用机器学习库、机器学习基础、KNN分类算法、KMeans聚类算法、推荐算法实验、回归算法——线性回归、分类算法——逻辑回归、支持向量机、神经网络实战、深度学习实践和PyTorch实战。

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