第0章 本书的技术体系
0.1 Python的发展趋势
0.2 人工智能时代学习Python的重要性
0.3 本书的技术体系
0.4 学习本书需要注意的事项
第1章 Python基础知识
1.1 Python简介
1.1.1 了解Python的起源与发展历史
1.1.2 Python的特色
1.1.3 学习Python的原因
1.2 Python的当前版本
1.3 Python的优缺点
1.4 Python与其他语言的区别
1.5 Python的应用领域
第2章 Python的安装、配置与卸载
2.1 Python的安装
2.1.1 Python的下载
2.1.2 Python的安装
2.2 Python的配置
2.2.1 Python环境变量的设置
2.2.2 Python的启动
2.3 Python的卸载
第3章 Python 3 基础语法
3.1 第一个Python程序
3.2 Python的输入和输出
3.2.1 Python的输出语句
3.2.2 Python的输入语句
3.3 Python的基本数据类型
3.3.1 数字
3.3.2 字符串
3.3.3 列表
3.3.4 元组
3.3.5 集合
3.3.6 字典
3.4 Python库的导入
3.5 Python的集成开发环境
3.6 自测练习
第4章 Python 3的编程
4.1 条件语句
4.2 循环语句
4.2.1 while循环
4.2.2 for循环
4.3 函数
4.4 模块
4.5 自测练习
……
第5章 机器学习基础
第6章 Python机器学习及分析工具
第7章 数据预处理
第8章 分类问题
第9章 预测分析
第10章 关联分析
第11章 网络爬虫
第12章 集成学习
第13章 深度学习
第14章 数据降维及压缩
第15章 聚类分析
第16章 回归分析问题

机器之所以能学习，是因为大量的数据分析。
龙马高新教育编著的《Python3数据分析与机器学习实战》首先讲述数据分析的过程，然后详细介绍常用的机器学习理论、算法与案例(大型案例29个)，最终以解决实际问题驱动成书。本书主要介绍的机器学习算法及数据分析方法包括数据预处理、分类问题、预测问题、网络爬虫、数据降维、数据压缩、关联分析、集成学习和深度学习等。
全书共17章分为三大部分：第O～3章介绍Python的基础知识、安装和基本语法；第4～7章介绍Python的编程、机器学习基础和Py也on中常用的第三方库函数及数据预处理的基本方法；第8～16章介绍常用的机器学习分析算法及深度学习。每章都结合多个经典案例图文并茂地介绍机器学习的原理和实现方法。
本书通俗易懂，且赠送全程同步教学录像和Python 3编程基础录像，属学习Python及机器学习理论和数据分析的入门与提高课程，对于不熟悉Python又想学习机器学习相关算法的初学者来说非常适合。