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隨著人工智能技術(shù)的興起，機(jī)器學(xué)習(xí)在各行各業(yè)的應(yīng)用越來(lái)越廣。工信部印發(fā)的《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018—2020年）》中指出：當(dāng)前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在萌發(fā)，大數(shù)據(jù)的形成、理論算法的革新、計(jì)算能力的提升及網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的演進(jìn)驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展進(jìn)入新階段，智能化成為技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方向。人工智能具有顯著的溢出效應(yīng)，將進(jìn)一步帶動(dòng)其他技術(shù)的進(jìn)步，推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)總體突破，正在成為推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的新動(dòng)能、振興實(shí)體經(jīng)濟(jì)的新機(jī)遇、建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)的新引擎。
　　對(duì)于初學(xué)者而言，機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)難度較大的學(xué)科，其難點(diǎn)大致體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：
　　首先，機(jī)器學(xué)習(xí)的大部分算法復(fù)雜難懂，這些算法對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，概念抽象，特別是一些大型機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），很難將模型的所有細(xì)節(jié)一一呈現(xiàn)，學(xué)習(xí)難度較大，學(xué)習(xí)門(mén)檻較高。因此學(xué)術(shù)界認(rèn)為，隨著模型越來(lái)越復(fù)雜，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性（Interpretability）也會(huì)越來(lái)越差。例如，很多深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型人類(lèi)已無(wú)法完全理解，需要讀者從黑盒的層面進(jìn)行理解。
　　其次，用機(jī)器學(xué)習(xí)方法解決某個(gè)實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程是煩瑣且枯燥的。如收集數(shù)據(jù)、特征提取、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)降維等，這些數(shù)據(jù)預(yù)處理工作都很煩瑣且耗時(shí)，初學(xué)者如果對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)理解得不透徹，就很難堅(jiān)持下去。
　　再次，模型的選擇、訓(xùn)練和評(píng)估需要考慮影響實(shí)際問(wèn)題的各種因素，并要調(diào)整參數(shù)，避免欠擬合和過(guò)擬合，這使得整個(gè)操作過(guò)程非常復(fù)雜。如果初學(xué)者對(duì)涉及的理論和方法掌握不到位，理解不透徹，就很容易出現(xiàn)問(wèn)題，導(dǎo)致得到的機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能太差而無(wú)法使用。
　　目前市面上有很多機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)圖書(shū)，這些圖書(shū)根據(jù)側(cè)重點(diǎn)不同大致可以分為兩類(lèi)：類(lèi)以講解機(jī)器學(xué)習(xí)的算法理論為主，而對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的編程實(shí)現(xiàn)講述較少；第二類(lèi)以講解機(jī)器學(xué)習(xí)編程為主，而對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法理論講述較少。由于機(jī)器學(xué)習(xí)模型比較復(fù)雜，讀者如果不了解編程實(shí)現(xiàn)，往往在將理論應(yīng)用于實(shí)踐去解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)會(huì)有困難；相應(yīng)地，讀者如果不了解機(jī)器學(xué)習(xí)的理論，那么對(duì)編程思想及各種參數(shù)的含義就很難理解，從而導(dǎo)致難以獨(dú)立編寫(xiě)程序去解決實(shí)際問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題，讓機(jī)器學(xué)習(xí)變得更加通俗易懂，筆者編寫(xiě)了本書(shū)。本書(shū)將機(jī)器學(xué)習(xí)的算法原理與編程實(shí)現(xiàn)結(jié)合起來(lái)講述，可以幫助讀者在理解算法的基礎(chǔ)上動(dòng)手實(shí)踐，從而降低學(xué)習(xí)的門(mén)檻。
本書(shū)特色
* 提供微課視頻：筆者為本書(shū)的重點(diǎn)內(nèi)容錄制了11段微課配套教學(xué)視頻，幫助讀者高效、直觀地學(xué)習(xí)。讀者可以用手機(jī)或其他終端設(shè)備掃描書(shū)中的二維碼進(jìn)行在線觀看，也可以直接將視頻下載到本地計(jì)算機(jī)上觀看。
* 立體化教學(xué)支持：本書(shū)各章都設(shè)置了大量的習(xí)題，涵蓋選擇題、填空題、問(wèn)答題和實(shí)踐題等，并提供源代碼、教學(xué)PPT、習(xí)題參考答案、考試試卷、教學(xué)大綱和實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)等完善的立體化教學(xué)資料。
* 注重案例教學(xué)：本書(shū)第3～8章各提供一個(gè)綜合案例，幫助讀者了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法是如何處理各種細(xì)節(jié)問(wèn)題的。掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的目的是解決實(shí)際問(wèn)題，因此要將相關(guān)算法用于實(shí)際案例。雖然人們開(kāi)發(fā)了一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)，即便不了解算法的具體細(xì)節(jié)，也能編寫(xiě)機(jī)器學(xué)習(xí)程序，但是要用這些算法解決實(shí)際問(wèn)題，如果不了解算法細(xì)節(jié)，則很難編寫(xiě)出有實(shí)用價(jià)值的程序。
* 內(nèi)容重點(diǎn)突出：本書(shū)以面向初學(xué)者的視角詳細(xì)講述機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，展現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的難點(diǎn)，注重解決讀者學(xué)習(xí)時(shí)容易“掉坑”的問(wèn)題。
* 降低學(xué)習(xí)門(mén)檻：本書(shū)詳細(xì)介紹如何使用sklearn編寫(xiě)機(jī)器學(xué)習(xí)程序。sklearn是一個(gè)封裝好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)，簡(jiǎn)單易學(xué)，學(xué)習(xí)該算法庫(kù)可以幫助讀者加深對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)概念和模型的理解，為進(jìn)一步學(xué)習(xí)TensorFlow深度學(xué)習(xí)算法打下基礎(chǔ)。
* 內(nèi)容實(shí)用性強(qiáng)：本書(shū)對(duì)所有的sklearn程序均使用Matplotlib庫(kù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的可視化，這使得本書(shū)內(nèi)容具有較強(qiáng)的實(shí)用性。
本書(shū)內(nèi)容
　　本書(shū)共8章，包括機(jī)器學(xué)習(xí)概述、Python機(jī)器學(xué)習(xí)與可視化、關(guān)聯(lián)規(guī)則與推薦算法、聚類(lèi)、分類(lèi)、回歸與邏輯回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)。
本書(shū)讀者對(duì)象
　　本書(shū)既可作為高等院校相關(guān)專(zhuān)業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能概論等課程的教材，也可作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法入門(mén)讀者的自學(xué)讀物，還可作為人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)研究者和從業(yè)者的參考書(shū)。
配套教學(xué)資料獲取
　　本書(shū)涉及的源代碼、微課教學(xué)視頻、教學(xué)PPT、習(xí)題參考答案、考試試卷、教學(xué)大綱和實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)等配套資料的下載網(wǎng)址為https://mooc1.chaoxing.com/course/218580397.html。讀者也可以在華章公司的網(wǎng)站（www.hzbook.com）上搜索到本書(shū)，然后單擊“資料下載”按鈕，即可在本書(shū)頁(yè)面上找到下載鏈接進(jìn)行下載。
本書(shū)作者
　　本書(shū)是湖南省普通高等學(xué)校教學(xué)改革研究項(xiàng)目（HNJG-2020-0687）的成果。本書(shū)由唐四薪主筆編寫(xiě)，唐金娟參與編寫(xiě)了本書(shū)第1章。
售后支持
　　本書(shū)在編寫(xiě)的過(guò)程中參考了其他專(zhuān)家、學(xué)者和機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者的相關(guān)資料，筆者已盡可能地在參考文獻(xiàn)中列出，在此表示感謝！有部分資料未能查到原作者而沒(méi)有羅列，在此表示歉意，但同時(shí)