随着机器学习算法的普及，开发和优化这些算法的新工具也得到了发展。本书首先介绍了scikit-learn包，学习如何使用scikit-learn语法；学习监督模型和无监督模型之间的差异，以及为每个数据集选择适当算法的重要性；学习将无监督聚类算法应用到真实的数据集中，发现其中的规律，并在探索中解决无监督机器学习问题。其次，本书重点研究监督学习算法，学习如何使用scikit-learn包实现不同的监督算法以及如何开发神经网络架构；还将了解如何采用合乎逻辑的结果分析，并通过调节超参数来改善算法的性能。

本书理论讲解与练习实例相结合，并通过大量的活动指导读者进行真实数据集的模拟训练。学完本书将知道如何描述监督模型和无监督模型之间的差异，以及如何将一些流行的算法应用于现实生活中的数据集中，将获得诸多技能并有信心编写机器学习算法。

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