หนังสือ "สร้างโปรแกรมให้ฉลาดเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง Python + Machine Learning" เล่มนี้ เหมาะสำหรับคนที่มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมภาษาไพทอนอยู่แล้วในเบื้องต้น ซึ่งจะนำเสนอเพิ่มเติมให้เข้าใจเกี่ยวกับวิทยาการข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง ตลอดจนเครื่องมือไปจนถึงไลบรารีของไพทอนที่จำเป็น การเขียนโปรแกรมบน Colab การสร้างและจัดการอาร์เรย์ข้อมูลด้วย Numpy การโหลด/ทำความสะอาดและจัดเตรียมชุดข้อมูลด้วย Pandas การแพลตกราฟแสดงข้อมูลด้วย Matpltlib และการทำแมชชีนเลิร์นนิงด้วย Scikit-learn ในการสร้างโมเดล Linear Regression, Logistic Regression, DecisionTree และ K-Nearest Neighbor (k-NNs)

Chapter 1 วิทยาการข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิง
Chapter 2 สร้างและจัดการอาร์เรย์ข้อมูลด้วย NumPy
Chapter 3 โหลดและจัดการชุดข้อมูลด้วย Pandas
Chapter 4 การพล็อตกราฟด้วย Matplotlib
Chapter 5 สร้างโมเดล Linear Regression
Chapter 6 การสร้างโมเดล Logistic Regression
Chapter 7 การสร้างโมเดล DecisionTree
Chapter 8 การสร้างโมเดล K-Nearest Neighbor