內容提要

機器學習是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域。無監督學習是機器學習中的一種學習方式，是數據科學的一個重要分支，常用于數據挖掘領域，通過構建模型來為業務決策提供依據。

本書通過Python語言講解無監督學習，全書內容包括10章，前面9章由淺入深地講解了無監督學習的基礎知識、聚類的基礎知識、高級聚類、層次聚類、軟聚類和高斯混合模型、異常檢測、降維和分量分析、無監督神經網絡模型、生成式對抗網絡和自組織映射，第10章以問題解答的形式對前面9章涉及的問題給出了解決方案。

本書適合數據科學家、機器學習從業者和普通的軟件開發人員閱讀，通過學習本書介紹的無監督學習理論和Python編程方法，讀者能夠在業務實踐中獲得有價值的參考。