"本书以案例为载体，介绍了目前机器学习的部分主流算法及其应用，简要概括部分主流算法的基本原理，详细说明应用算法过程中需要注意的问题，通过实际案例的解析使学生更好地掌握主流算法。 全书共四部分。第一部分（第1章）为理论基础，着重介绍机器学习的发展及主流应用，还详细介绍了本书中全部案例运行环境的搭建方法。第二部分（第2~7章）为监督学习模型，着重介绍了贝叶斯分类器、线性模型、决策结、K近邻、支持向量机和随机森林的基本原理。第三部分（第8、9章）为无监督学习模型，详细介绍了数据降维和K均值聚类。第四部分（第10~12章）为神经网络与深度学习，介绍了几类目前流行的神经网络和深度学习网络。全书提供了大量应用案例，每章后均附有习题。 本书适合作为各类高等院校计算机、人工智能专业的教材，也适合作为相关专业研究生的入门教材，还可供人工智能和数据挖掘方向的开发人员、广大科技工作者和研究人员参考。 "

前言 新一轮科技革命和产业变革带动了传统产业的升级改造。党的二十大报告强调“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，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势”。建设高质量高等教育体系是摆在高等教育面前的重大历史使命和政治责任。高等教育要坚持国家战略引领，聚焦重大需求布局，推进新工科、新医科、新农科、新文科建设，加快培养紧缺型人才。 作为一种自动化、智能化的深度分析技术，机器学习旨在从由数据代表的现实世界中探索和挖掘潜在规律和隐含机理。机器学习不仅是许多高校人工智能专业的核心课程，也被纳入相关专业的课程体系。伴随着人工智能技术的快速发展，各行业对于智能算法的需求不断增长，对于拥有智能算法技术的专业人才需求也日益迫切。这为相应的人才培养和专业发展的课程目标及教材内容提出了新的要求。因此，从适应技术发展、专业发展和人才培养的需求出发，编写具有系统性、实用性和推广价值的智能算法教材，以适应新形势下的教材建设，具有极其重要的意义。 一方面本书围绕以“智能算法”为核心的课程内容体系和以“算法应用”为导向的两个核心内容进行编写。首先，教材重点讲解现应用场景中主流的智能算法基本原理，旨在帮助学习者理解并掌握这些基础理论； 其次，介绍和掌握机器学习中的主流方法，使学习者能够针对实际应用场景进行问题分析，并设计出相应的解决方案； 最后，教材注重在实际运行环境中实现算法的操作，以实现从理论到实践的转化。 另一方面，在人才培养和专业发展的推动下，本书在编写过程中注重课程内容与毕业要求的支撑关系，并...