Algoritmi di apprendimento automatico e implementazione fornisce una panoramica accessibile del campo dell'apprendimento automatico, delle sue applicazioni e dell'implementazione degli algoritmi. Questo libro presenta alcune delle più importanti tecniche supervisionate e non supervisionate, insieme all'implementazione in python. Gli argomenti trattati comprendono la regressione lineare, i K-Nearest Neighbours, Naïve Bayes, Decision Tress, Random Forest, K-Means clustering. L'obiettivo di questo libro di testo è quello di facilitare l'uso di queste tecniche di apprendimento automatico da parte di professionisti del settore scientifico, industriale e di altri campi. Ogni algoritmo contiene un tutorial con esempi e la sua implementazione in python.