陈　斌

塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka） 威斯康星大学麦迪逊分校统计学副教授，专注于机器学习和深度学习研究。他拥有密歇根州立大学的博士学位，在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，曾被科技博客Analytics Vidhya评为GitHub上极具影响力的数据科学家之一。他在Python编程方面拥有多年经验，同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。 瓦希德·米尔贾利利（Vahid Mirjalili） 拥有密歇根州立大学机械工程博士学位，从事大规模分子结构计算模拟方法的研究。他曾加入密歇根州立大学的iPRoBe实验室，致力于把机器学习应用到计算机视觉和生物统计学领域。之后，他加入3M，利用自己的经验，把新的机器学习和深度学习技术应用于解决各种实际问题。 ◆ 译者简介 ◆ 陈斌（Chuck Chen） NETSTARS首席技术官。1989年获得吉林大学硕士学位；1992年任新加坡航空公司高级系统分析师；1999年投身于硅谷互联网技术发展浪潮，曾任日立美国系统集成总监、Abacus首席架构师和Nokia美国首席工程师；2008年任eBay资深架构师，负责移动应用的架构设计；2014年出任易宝支付首席技术官；2016年开始担任CTO联盟联席主席、互联网技术百人会理事长。丰富的海外经历，多年的架构经验，深谙移动互联网对传统行业的影响；2020年投身NETSTARS，担任CTO，全力推动移动互联网技术，引领行业的变革。

适读人群： 想进入机器学习领域的初学者； 计算机及相关专业的学生； 想要向机器学习工程师、数据科学家转型的非开发岗人员； 使用过机器学习技术，但想要更加深入了解其工作原理的人员； 其他对机器学习、人工智能有兴趣的自学者 本书是使用Python进行机器学习和深度学习的全面指南。它既可以用作清晰的分步教程，也可以作为构建机器学习系统时常用的参考手册。本书包含清晰的解释、图表和工作示例，全面深入地介绍了机器学习的基本技术，并且给出了机器学习背后的原理，使你可以自己建立模型和应用程序。第3版结合TensorFlow 2和scikit-learn的新版本进行了更新，涵盖强化学习和生成对抗网络（GAN）这两种先进的机器学习技术。 机器学习将改变你解决问题的思路，并让你看到如何释放数据的力量来解决问题。无论你是Python机器学习的初学者还是想加深自己对前沿发展的了解，本书都是你不可或缺的好帮手。