本书全面系统地介绍了机器学习领域中的经典方法，并兼顾算法原理与实践运用。具体内容涉及回归分析（线性回归、多项式回归、非线性回归、岭回归，LASSO、弹性网络，以及RANSAC等）、分类（感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等）、聚类（K均值、EM算法、密度聚类、层次聚类，以及谱聚类等）、集成学习（随机森林、AdaBoost、梯度提升等）、蒙特卡洛采样（拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔科夫链蒙特卡洛等）、降维与流形学习（SVD、PCA和MDS等），以及概率图模型（例如贝叶斯网络和隐马尔科夫模型）等话题。 更为重要的是，作者基于全新制定的学习路线图设计并组织了各章节的布局，使得全书的内容层层递进又紧密联系。这些安排旨在帮助读者深化理解原理细节，并建立完整而系统的全局观。在力求清晰阐述算法原理的同时，本书还基于机器学习经典框架scikit-learn提供了算法的应用实例，并使用Python编写代码，非常适合读者自学。 本书是机器学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校人工智能、机器学习或数据挖掘等相关专业的师生研习之用，也可供从事计算机应用，特别是数据科学相关专业的研发人员参考。

左飞 博士，技术作家、译者。著作涉及人工智能、图像处理和编程语言等多个领域，其中两部作品的繁体版在中国台湾地区发行。同时，他还翻译出版了包括《编码》在内的多部经典著作。曾荣获“最受读者喜爱的IT图书作译者奖”。他撰写的技术博客（https://baimafujinji.blog.csdn.net/）非常受欢迎，累计拥有近500万的访问量。补彬，算法工程师，毕业于澳大利亚墨尔本大学计算机科学系。目前就职于爱奇艺，从事业务安全相关算法研究工作。

前言 清晨你刚睁开惺忪的睡眼，公寓的智能管家Jarvis便通过心率、体温等信息监测到你醒了。窗帘缓缓拉开，耳边传来舒缓的音乐，高大白胖的机器人Baymax为你送来了清晨的第一杯咖啡。看着投影在空气中的天气预报，你扬起了嘴角。今天又是阳光明媚的一天！突然场景一转，万籁俱寂，眼前出现了无数以人为电池的机械虫茧。背后脚步声响起，你转头看见一个酷似施瓦辛格的T800型机器人正拿枪对着你。多年以后，当你在新闻里看到机器人三大定律时，准会想起第一次翻开这本书看到“机器学习”这个词的那个遥远的下午…… 上面这个荒诞不经的“梦”，糅合了多个有关人工智能的经典电影场景。人们一方面畅想着人工智能带来的便捷与美好； 另一方面又时刻警惕着技术进步可能带来的问题与危害。2016年3月，由Google旗下DeepMind公司开发的围棋机器人AlphaGo以4∶1战胜围棋世界冠军李世石。其后，AlphaGo化名“Master”在互联网上对战中日韩围棋高手六十余局无一败绩。次年5月，AlphaGo以3∶0完胜当时世界排名第一的围棋冠军柯洁。此后AlphaGo便不再参加围棋比赛，退隐江湖了。一时间机器人威胁论甚嚣尘上，仿佛电影中具备人类等级智能的机器人已经触手可及。事实上，这种级别的智能体离我们还有相当长的一段距离。美国作家霍华德·洛夫克拉夫特（Howard Lovecraft）有句名言： The oldest and strongest emotion of mankind is fear, and the oldest and strongest kind of fear is fear o...