《Python机器学习算法与实战》基于Python语言，结合实际的数据集，介绍如何使用机器学习与深度学习算法，对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进，先介绍了Python的基础内容，以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作，然后结合实际数据集，分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。 《Python机器学习算法与实战》为读者提供了源程序和使用的数据集，方便读者在阅读时同步运行程序，在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式进行组织，每个小节注释清晰，讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解，辅助读者加强对程序的理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时，更加注重实战应用和对结果的解读。 《Python机器学习算法与实战》适合需要掌握机器学习与深度学习基础的读者，学习完本书后，读者将会具备选择合适算法，完成对自有数据集的预处理、建模分析与预测的能力，并且会对机器学习与深度学习算法有更深的理解。

第9章 贝叶斯算法和K-近邻算法

第9章　贝叶斯算法和K-近邻算法