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本书详细介绍机器学习和深度学习的核心概念，教你使用Python及其主要库（如Scikit-Learn和TensorFlow）进行数据处理、分类、回归和模型优化。书中包含丰富的示例代码和Jupyter笔记本，帮助读者理解复杂的数学理论和实现步骤，是数据科学家和工程师学习和提升机器学习技能的理想选择。

该书介绍了如何使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习，内容包含从数据预处理到高级深度学习模型的实现。主要涵盖分类、回归、聚类、神经网络、自然语言处理、生成对抗网络及强化学习等主题，通过实用的代码示例和实际应用帮助读者掌握机器学习技术。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以将其作为理解和应用机器学习的重要参考资料。