機器學習原理與Python編程實踐（簡體書）

前言

機器學習無疑是當今最熱門的領域之一，機器學習工程師、數據科學家和大數據工程師逐漸成為一些最具吸引力的新興人才，各行各業的公司都在尋求具備這些技能的人才，技術職位的爆炸式增長吸引了更多在校大學生、社會IT人員將機器學習職位納入自己的職業規劃。由於具備機器學習相關技能才更有可能在上述新興職業中獲得成功，所以一本容易上手的入門書肯定會對初學者有著莫大的幫助，本書就是為初學者精心編寫的。

初學者學習機器學習課程一般都會面臨兩大障礙。第一大障礙是數學基礎。機器學習要求有數學基礎，書中大量的公式是初學者的噩夢，尤其是對於已經離開大學走向工作崗位的愛好者來說，從頭開始去學習和理解數據分布和模型背後的數學原理需要花費很多的時間和精力，學習周期非常漫長。第二大障礙是編程實踐。並不是所有人都擅長編代碼，而只有親手用代碼實現機器學習的各種算法，親眼見到算法解決了實際問題，才能更深入理解算法。除非想做高精尖的前沿研究，理論研究和公式推導並非大多數人的專長，如果只是想更合理地應用機器學習來解決實際問題，掌握必需的數學知識就可以理解問題該如何解決，使用Python編程實現機器學習算法也比使用C++或Java等語言容易得多。

本書就是為了讓初學者順利入門而設計的。首先，本書只講述機器學習常用算法的基本原理，並不追求各種算法大而全地簡略羅列，學習並深入理解這些精挑細選的算法後，能夠了解基本的機器學習算法，使用適合的算法來解決實際問題。其次，本書使用Python 3.7+Numpy來實現常用的機器學習算法，讀者能親眼看見算法的工作過程和結果，可加深對抽象公式和算法的理解，逐步掌握機器學習的基本原理和編程技能，拉近理論與實踐的距離。再次，每章都附有習題和習題參考答案，其中，一部分習題是為了幫助讀者理解正文內容而設置的，另一部分習題是為了降低正文中的數學要求，將一些必要但枯燥的公式推導放在習題中，供讀者有選擇性地學習。

本書共分為13章。第1章介紹機器學習的基本概念、Numpy數據格式和示例數據集；第2章介紹線性回歸，主要內容包括線性回歸的模型定義假設和評估、最小二乘法、梯度下降、多變量線性回歸、隨機梯度下降、正規方程、多項式回歸和正則化；第3章介紹邏輯回歸，主要內容包括邏輯回歸的假設函數、決策邊界、梯度下降、SciPy優化函數、多項式邏輯回歸、多元分類、Softmax回歸；第4章介紹貝葉斯分類，主要內容包括判別模型和生成模型的概念、極大似然估計、高斯判別分析、樸素貝葉斯和文本分類；第5章介紹模型評估與選擇，主要內容包括訓練集、驗證集、測試集劃分、交叉驗證、性能度量，以及偏差與方差折中；第6章介紹K-均值算法和EM算法，主要內容包括聚類分析的基本概念、K-means算法應用、EM算法以及混合高斯模型；第7章介紹決策樹，主要內容包括決策樹的基本概念、ID3算法、C4.5算法，以及CART算法的原理與實現；第8章介紹神經網絡，主要內容包括神經元、神經網絡結構、反向傳播算法原理與實現；第9章介紹隱馬爾科夫模型，主要內容包括HMM的基本概念、HMM的組成和序列生成、求解HMM三個基本問題的算法以及Python代碼實現；第10章介紹支持向量機，主要內容包括支持向量機的基本概念、最大間隔超平面、對偶算法、非線性支持向量機、軟間隔支持向量機、SMO算法和LibSVM庫的使用；第11章介紹推薦系統，主要內容包括推薦系統的基本概念、基於用戶的協同過濾算法、基於物品的協同過濾算法和基於內容的協同過濾算法；第12章介紹主成分分析，主要內容包括主成分分析的基本概念、本征值分解和奇異值分解、PCA算法的計算步驟、如何從壓縮表示中重建、如何選取主成分的數量以及PCA實現；第13章介紹集成學習，主要內容包括集成學習的基本概念、裝袋、提升、隨機森林的算法描述和Python代碼實現。

作者感謝提供寶貴建議的貢獻者，昆明理工大學計算機系吳霖老師經常與作者討論機器學習問題，並在本書的內容選取方面提出了很多建設性建議，感謝吳霖老師做出的貢獻。感謝清華大學出版社的編輯老師在出版方面提出的建設性意見和給予的無私幫助，感謝QQ群裡的各位群友，他們中有老師、學生，還有已經參加工作的機器學習愛好者，他們的建議和幫助使得本書在內容上更加合理和完整。

作者在寫作本書的過程中付出了艱辛的勞動，但限於學識、能力和精力，書中難免會存在一些缺陷。感謝讀者購買本書，歡迎批評指正，你們的批評建議都會受到重視，並在將來的再版中改進。

袁梅宇

於昆明理工大學