《细说机器学习：从理论到实践》从数学知识入手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇：第一篇为基础知识，包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习最重要与高频使用的模型，包括K-Means聚类、K最近邻、回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等内容。本篇不仅详细讲解各个算法的原理，还提供大量注释详尽的代码示例，使这些算法变得直观易懂。第三篇为拓展应用，包括集成学习、深度学习框架TensorFlow与PyTorch入门、卷积网络、激活函数以及模型微调与项目实战。本篇内容更加前沿与高级，带领读者跨过机器学习的门槛，进行真实项目的实践与部署。 《细说机器学习：从理论到实践》内容丰富、系统且实用，大量相关代码示例贴近实战，能够为读者学习机器学习打下扎实的基础，并真正掌握运用这些知识与算法解决实际问题的技能。适合机器学习入门者、大学生、人工智能从业者，以及各行业技术人员和科研人员使用，也可作为培训机构和大专院校人工智能课程的教学用书。

凌峰，毕业于中国科学院大学，博士，高级职称，从事机器学习、计算机视觉、图像处理、人 工智能研究与开发工作多年，拥有丰富的机器学习算法实现经验，一个低调潜心研究技术的高手。

前 言 21世纪大国之间的竞争归根结底是人才的竞争，人工智能作为目前促进产业升级的关键技术，在学术界和工业界都有广泛的应用，被国家提高到了战略高度。广大国民掌握人工智能技术将极大地促进生产力发展，提升国家综合竞争力，为国家发展做出技术上的贡献。出于这样的思考，本书为有志于在21世纪从事人工智能事业的读者编写，希望通过本书为促进国家人工智能技术的进步做出微薄贡献。 众所周知，在国家层面，人工智能技术已经成为社会经济发展的新引擎，该技术已经被应用于人们日常生活的方方面面。PyTorch是实现人工智能的重要技术途径之一，学好PyTorch将十分有利于掌握人工智能技术。 人工智能技术作为新一轮产业变革的核心驱动技术，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大势能，进一步促进经济巨大发展，形成宏观经济、微观经济等领域的社会智能化新需求，激发新技术、新产品、新产业、新业态、新模式不断涌现，引发社会经济结构重大变革，深刻改变国民日常生产生活方式和经济社会生活思维模式，实现国家生产力的跨越提升。 我国经济社会发展已经进入了新阶段，实现共同富裕已经成为当前主要的社会发展目标和任务，需要加快人工智能应用于实体经济产业领域，提升人工智能技术产业化水平，为我国社会发展注入强大的技术支持和核心科技 动力。 随着我国社会发展和工业升级的需求，人工智能技术人才需求越来越大，但是由于人工智能技术是一门交叉学科，涉及的基础知识繁杂，因此不易入门和学习。为了降低人工智能技术的入门门槛，本书从理论出发，结合实例，尽量用简单易懂的语言讲述高深的知识点，为有志于从事基于PyTorch进行人工智能开发...