"本书全面且深入浅出地介绍了机器学习技术，不仅涵盖机器学习算法原理及其实现和运行，还包括Python编程基础和深度学习入门知识，有助于初学者快速掌握算法的实际应用。本书每一节都提供了相应的Python代码实例，通过文字、公式、图像、代码和运行结果的结合，读者可以深入理解算法的实现过程。 全书分为3部分: 第一部分（第1～3章）提供必备的预备知识，包括机器学习概述、Python和NumPy基础；第二部分（第4～11章）详细介绍各种机器学习算法，涉及回归、分类、聚类等任务；第三部分（第12、13章）介绍深度学习的背景知识，并介绍近年来备受关注的对抗生成网络。 本书适合作为高等院校计算机、信息工程专业高年级本科生、研究生的教材，同时也可供从事相关领域学术研究、工程实践专业人员以及对机器学习和深度学习感兴趣的初学者参考。 "

翟懿奎博士，毕业于北京航空航天大学；五邑大学智能制造学部副教授、硕导；米兰大学计算机系研究员；广东省海量生物特征信息处理工程技术研究中心主任；中国人工智能学会青年委员会委员，中国体视学会图像分会理事，广东省图象图形学会理事。主要研究方向为智能信息处理与人工智能应用。在权威刊物上发表论文50余篇，其中，SCI收录10余篇，EI收录20余篇；申请发明专利80余件，授权发明专利14件；获广东省科学技术奖三等奖1项。

前言 习近平总书记在党的二十大报告中指出: 教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源，创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，这三大战略共同服务于创新型国家的建设。报告同时强调: 推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。 在过去的几十年里，机器学习已经取得了令人瞩目的进展。从最初的统计学习方法到如今的深度学习，机器学习的应用正以前所未有的速度增长，并深刻影响着我们的社会、经济和生活。机器学习不仅推动了计算机科学的发展，还在医疗诊断、金融风险评估、自动驾驶等领域取得了重大突破。当前，人工智能日益成为引领新一轮科技革命和产业变革的核心技术，在制造、金融、教育、医疗和交通等领域的应用场景不断落地，极大地改变了既有的生产和生活方式。机器学习是人工智能的基础，其不仅在计算机科学中扮演着关键角色，而且在各个学科领域中都具有巨大的潜力。对于许多人来说，学习机器学习可能会显得具有挑战性，因为它涉及复杂的数学和算法。然而，本书的目标正是要帮助读者以简单、直观的方式入门，并掌握实际应用所需的技能。 本书首先从基础知识开始，引导读者了解机器学习的核心概念，并掌握编程基础。然后，逐步介绍和分析各种常用算法，包括线性回归算法、逻辑回归算法、支持向量机、Kmeans算法等。每一章都为读者提供了丰富的资源和实现工具，通过这些工具和实例代码，读者可以更加高效地理解机器学习的算法，并在实践中不断改进和提升。最后，本书...