本书分为两大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。

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书中详细介绍了各种神经网络架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练这些网络。此外，本书还深入探讨了强化学习，为您打开人工智能领域的大门。

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