數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)、人工智能等新興領(lǐng)域的核心技術(shù)，專門研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是多學(xué)科交叉專業(yè)，涵蓋概率論、統(tǒng)計學(xué)、近似理論和復(fù)雜算法等知識，廣泛應(yīng)用于圖像識別、自然語言處理、網(wǎng)絡(luò)安全、自動駕駛、自動化及機(jī)器人、電子商務(wù)、金融、生物技術(shù)及醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。
本書旨在培養(yǎng)學(xué)生對數(shù)據(jù)分析常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理解和應(yīng)用能力，使學(xué)生從數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練、驗證各環(huán)節(jié)掌握數(shù)據(jù)分析算法的一般規(guī)律，能夠?qū)��?shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行綜合應(yīng)用和評價。
本書內(nèi)容涵蓋了常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括：
有監(jiān)督學(xué)習(xí)：KNN算法、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機(jī)、線性回歸。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)：K-means算法。
深度學(xué)習(xí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積網(wǎng)絡(luò)。
本書在編寫過程中，遵循以應(yīng)用為目的，以必需、夠用為原則，減少復(fù)雜的原理分析和理論推導(dǎo)，內(nèi)容全面，結(jié)構(gòu)合理，突出實用性，強(qiáng)調(diào)實踐性。本書通過算法知識學(xué)習(xí)、任務(wù)案例實踐以及綜合項目應(yīng)用，引導(dǎo)學(xué)生思考和實踐處理數(shù)據(jù)、構(gòu)建模型、評價模型的全過程，從而具備利用代碼完成算法的能力。全書采用Python作為各項目、任務(wù)的實現(xiàn)語言，具有很強(qiáng)的通用性和實踐性。
本書的參編教師多年從事大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)的教學(xué)及科研工作，具有豐富的實踐經(jīng)驗，保證了教材的編寫質(zhì)量和內(nèi)容的完整性。
本書由韓偉任主編，于京、李景玉任副主編，參與編寫的還有胡亦、景妮琴、詹曉東。其中，項目1由于京編寫，項目2、項目6由李景玉編寫，項目3由景妮琴編寫，項目4、項目7由韓偉編寫，項目5由胡亦編寫，項目8、項目9由詹曉東編寫，韓偉還參與了各項目的“學(xué)習(xí)目標(biāo)”和“工程準(zhǔn)備”的撰寫以及部分項目內(nèi)容的編寫工作。全書由韓偉統(tǒng)稿。
由于作者水平有限，書中難免有不足之處，懇請廣大讀者不吝賜教。
編　者