"本书系统介绍机器学习领域中的各类经典算法，结合 Python编程语言进行详细的算法实现与应用。通过理论与实践相结合的方式，涵盖从基础算法概念到复杂算法优化技术的全面内容，包括回归分析、分类算法、决策树、支持向量机、神经网络、强化学习等核心知识点。通过大量案例展示相关理论在实际问题中的应用，帮助读者理解不同方法在各种场景中的效果与适用性。 此外，本书特别深入讲解机器学习算法设计思路与问题求解方法，涵盖从模型构建、特征选择到算法优化的完整过程，帮助读者掌握复杂问题的分析与解决技巧。本书可作为本科生、研究生系统学习机器学习与算法设计的教材，也可供深入数据科学与人工智能领域的人员学习参考。 "

"傅启明，苏州科技大学副教授，江苏省建筑智慧节能重点实验室副主任，苏州市人工智能学会副秘书长，江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师。长期从事强化学习、深度学习、智能信息处理等相关领域的研究。发表论文100余篇。编写强化学习专著2部。主持国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金、江苏省重点研发计划课题等。获发明专利授权20余项，软件著作权30余项。 吴宏杰，苏州科技大学教授。江苏省“333高层次人才培养工程”培养对象，江苏省“六大人才高峰”人才培养对象， 苏州市计算机优秀青年人才。长期从事人工智能、数据挖掘、生物信息、工业互联网等领域的研究工作。主持国家自然基金3项、住建部、江苏省自然科学基金等科研项目10余项，获省建设厅、苏州市科技进步奖、苏州市优秀论文。发表论文20篇。担任中国计算机学会生物信息专委会委员、苏州市人工智能学会监事，国际期刊TCBB、BIB等期刊审稿人。王蕴哲，苏州科技大学讲师，分别在香港大学和香港理工大学获得计算机科学硕士和博士学位。2015年在香港理工大学担任研究助理。主要从事数据科学、社交网络和可视化分析等方面的研究，发表会议和期刊论文十余篇。于2021年获得江苏省双创博士称号，主持一项国家自然科学基金青年项目。"

前言 Google Brain项目联合创始人吴恩达在机器学习领域的研究和教学中指出，算法的产生深刻改变了现代科学和技术的进程，它不仅是数学领域的核心工具，更是整个信息时代的基石。随着科学技术的飞速发展，算法在各个领域中的应用日益广泛，成为解决复杂问题和优化系统性能的重要手段。算法的设计与分析，不仅是计算机科学专业人员的必备技能，也是各类工程技术人员、数据分析师等不可或缺的知识体系。本书围绕算法设计与分析，深入探讨从基础算法到复杂算法的演化过程，旨在为读者提供系统的理论与实践指导。全书共13章，内容涵盖人工智能的基本概念、发展历程、主要学派及应用领域，重点介绍机器学习中的分类、回归、搜索算法及其实际应用。从基础概念到高级技术，如深度学习平台的搭建、神经网络、强化学习等，本书系统讲解各种人工智能算法及其工具库（如scikitlearn和TensorFlow）的使用方法。本书通过丰富的实际案例，结合Python语言实现算法设计的过程与实现步骤，旨在帮助读者掌握人工智能理论与实践技能。每章都详细分析算法设计思想，提供完整的代码实现和深度讲解，适合初学者和有一定经验的研究人员学习参考。本书注重理论与实际相结合，机器学习算法均通过实际问题的应用进行讲解，力求让读者不仅能够理解算法的原理，还能在科研和工程实践中灵活运用这些算法。本书提供了系统化的学习路径，不仅提升读者在算法设计与分析中的理论水平，还为读者在未来的科研工作中解决复杂问题打下坚实的基础。 1．本书内容 本书共13章，全面系统地介绍了线性回归、分类算法及其他常见的算法设计与分析方法，并通过Python编程语...