Building Machine Learning Systems with Python

这不是一本教你推导公式的机器学习理论书，而是一本让你真正动手把系统跑起来的实践指南。全书以实际项目中会遇到的环节为线索，把 numpy、scipy、scikit-learn 等常用库在机器学习流程里如何串联使用讲得清楚明白：从数据处理到模型落地，跟着代码敲一遍即可完成。它不追求把每个算法的所以然讲透，而是聚焦

Willi Richert 机器学习和机器人学博士，目前任职于微软Bing搜索核心研发团队。他从事多种机器学习领域的研究，包括主动学习和统计机器翻译。 Luis Pedro Coelho 计算生物学家，主要关注生物图像信息学和大规模图像数据的处理，致力于生物标本图像分析中机器学习技术的应用，他还是Python计算机视觉库mahotas的主要开发人员。他于1998年开始开发开源软件，2004年起从事Python开发，并为多个Python开源库贡献了代码。另外，Luis拥有机器学习领域世界领先的卡内基-梅隆大学的博士学位，并发表过多篇科学论文。