《机器学习实战》一书是机器学习的经典书籍，出版的很早。数据的代码都是使用的是Python2写的，接下来一系列的文章将会介绍书中的每个算法，并从Python3来进行改写。
简介
本书重点讲解的是机器学习的算法，并且介绍了使用这些算法的应用和工具，实际如何在实际工作中使用它们：实用性强。此外，很多机器学习的书籍📚都是介绍关于理论的知识，很少涉及如何使用变成语言来实现机器学习的算法，本书恰恰相反，讲解了如何使用编码实现机器学习算法：重在实战，减少理论探讨
将枯燥的理论知识转成实际工作的应用程序是本书的主要目的
数据挖掘十大算法
景点的数据挖掘算法：
- C4.5决策树算法
- K-均值（K-Mean）
- 支持向量机SVM
- Apriori-关联规则
- 最大期望算法EM
- PageRank算法
- AdaBoost算法
- K-近邻算法（KNN）
- 朴素贝叶斯算法NB
- 分类回归树算法CART
本书目录
主要分为：
- 回归
- 分类
- 无监督学习
大数据部分讲解了MapReduce，可以说已经逐渐被Hadoop取代了，省略
