"本书以Python 3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过“概述+经典应用”的形式，深入浅出地介绍Python机器学习算法及应用的相关知识。全书共12章，主要内容包括在数据上的计算机学习能力、简单的机器学习分类算法、sklearn机器学习分类器、数据预处理、降维实现数据压缩、不同模型的集成学习、连续变量的回归分析、数据的聚类分析、从单层到多层的人工神经网络、使用深度卷积神经网络实现图像分类、使用循环神经网络实现序列建模、使用生成对抗网络合成新数据等。通过本书的学习，读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时感受到利用Python实现机器学习的普遍性与专业性。 本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的学习用书，也可作为相关专业科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。 "

梁佩莹（1975年生），女，广东佛山人，南京大学光学专业毕业，博士学位。现佛山科学技术学院物联网系工作。

前言 人工智能(Artificial Intelligence，AI)的研究从20世纪40年代已经开始，在近80年的发展中经历了数次大起大落。自从2016年AlphaGo战胜顶尖的人类围棋选手之后，人工智能再一次进入人们的视野，成为当今的热门话题。人工智能的最新发展可以说是“古树发新枝”，到底是什么原因使沉寂多年的人工智能技术焕发了青春的活力呢？ 首先，移动互联网的飞速发展产生了海量的数据，使人们有机会更加深入地认识社会、探索世界、掌握规律。其次，大数据技术为人们提供了有力的技术手段，使人们可以面对瞬息万变的市场，有效地存储和处理海量数据。最后，计算技术特别是GPU(图形处理器)的广泛应用使算力有了大幅度的提升，以前需要几天的运算如今只需要几分钟或几秒，这为机器学习的普及与应用提供了计算基础。 机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，所以也被称为统计学习理论。 机器学习是数据科学中数据建模和分析的重要方法，既是当前大数据分析的基础和主流工具，又是通往深度学习和人工智能的必经之路； Python是数据科学实践中最常用的计算机编程语言，是当前最流行的机器学习实现工具，因其在理论和应用方面的不断发展完善而拥有长期的竞争优势。在学好机器学习理论的同时，掌握Python语言这个实用工具，是成为数据科学人才所必不可少的。 当全世界都在赞叹人工智能机器时代即将到来的同时，对人工智能机器专...