本书对机器学习算法的基本原理和Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用Sklearn程序实现和Matplotlib数据可视化。本书共8章，内容包括Python语言基础、机器学习概述、关联规则与推荐算法、聚类、分类、回归与逻辑回归、人工神经网络和支持向量机。 本书可作为高等院校相关专业机器学习或人工智能概论等课程的教材，也可作为从事人工智能、机器学习研究和应用的人员的参考书。

唐四薪，中南大学计算机专业硕士研究生毕业，现为衡阳师范学院计算机学院讲师，从事大数据分析，网页制作教学和研究，从事大数据分析课程教学4年，主讲《云计算与大数据技术》等课程。主持2项省级课题和多项地厅级课题。有丰富的网站开发经验。

前言 随着人工智能产业的兴起，机器学习方法在各行各业中的应用迅速普及。当前，新一轮科技革命和产业变革正在萌发，大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能发展进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。人工智能具有显著的溢出效应，将进一步带动其他技术进步，推动战略性新兴产业总体突破。因此，研究和学习机器学习技术正当其时、恰逢其势，是大有作为的。 目前市面上有很多机器学习及其编程的图书。这些图书根据侧重点不同大致可分为两类： 一类以讲解机器学习的算法理论为主，而对机器学习的编程实现讲述得少。由于机器学习的模型复杂，如果不讲述编程实现，读者往往觉得要将理论用于解决实际问题还是有一段距离，无从下手；另一类以讲解机器学习的编程为主，读者如果没有学过机器学习的理论，将很难理解程序的编程思想及各种参数的含义，导致无法独立编写程序，无法解决实际问题。 为了解决以上问题，并使机器学习更加通俗易懂，本书将机器学习的算法原理与编程实现融合在一起阐述。 需要提醒读者的是，机器学习是一门难度很大的学科，其难点大致有以下4方面。 （1） 机器学习中大部分算法复杂难懂，因为这些算法对于初学者来说往往是方法新颖，概念抽象。有些大型机器学习模型（如人工神经网络）的学习过程是烦琐机械的，无法将整个过程的细节都一步步写出来。故学术界认为，随着模型越来越复杂，机器学习模型的可解释性（interpretability）越来越差。例如，现在很多的深度神经网络没有办法从人类的角度来完全理解模型，这些模型需要读者从黑盒的层面理解。 （2） 在各种机器学习模型中，有一些通用的最优化...