【《Python机器学习(第三版)》随书代码】（Python Machine Learning (3nd edition)），威斯康星大学麦迪逊分校助理教授Sebastian Raschka、密歇根州立大学博士Vahid Mirjalili

书名： Python Machine Learning (3nd edition)

主要内容： Python Machine Learning第三版是有关使用Python进行机器学习和深度学习的全面指南。它既是清晰的分步教程，又是构建机器学习系统时将不断参考的参考书目。本书包含清晰的解释，可视化效果和工作示例，深入介绍了所有基本的机器学习技术。有些书只教您遵循说明，而Raschka和Mirjalili则教机器学习背后的原理，使您可以自己构建模型和应用程序。这个新的第三版针对TensorFlow 2.0和scikit-learn的最新添加进行了更新。它已扩展为涵盖两种最先进的机器学习技术：强化学习和生成对抗网络。

作者简介： Sebastian Raschka 从密歇根州立大学获得博士学位，在计算生物学领域开发新的计算方法。2018年夏天，他加入威斯康星大学麦迪逊分校，担任统计学助理教授。除此之外，他的研究活动还包括开发新的深度学习架构，以解决生物测定领域的问题。Sebastian Raschka 在Python编程方面有多年的经验，多年来他举办了几次关于数据科学和机器学习实际应用的研讨会，并进行了深入的学习，包括在Python科学计算领先会议SciPy上的机器学习教程。Sebastian Raschka 喜欢写和谈论数据科学、机器学习和Python，他非常有动力帮助人们开发数据驱动的解决方案，而不一定需要机器学习背景。他的工作和贡献最近获得了2016-2017年度系优秀研究生奖的认可。个人主页：https://sebastianraschka.com/

Vahid Mirjalili，密歇根州立大学计算机科学与工程专业的博士生。2014年，他获得了我的第一个机械工程博士学位，研究生物分子结构大规模计算模拟的新方法。他的研究重点是机器学习和计算机视觉领域的深度学习的应用。个人主页：http://vahidmirjalili.com/