前言

在当今数据驱动的时代，机器学习作为人工智能的核心技术之一，正日益成为各行各业的关键工具。无论是金融、医疗、零售还是制造业，机器学习都在推动着业务的智能化和效率的提升，同时也在改变着人们的生活和工作方式。然而，机器学习的复杂性和多样性使得初学者往往难以入门，许多书籍和教程要么过于理论化，缺乏实际操作的指导；要么过于注重工具的使用，忽略了理论基础的讲解。

本书旨在将理论与实践紧密结合，为读者提供一本既深入浅出又实用易懂的机器学习入门书籍。本书不仅详细讲解了机器学习的基本概念和原理，还通过丰富的实例和代码引导读者动手实践，从而加深对算法的理解。通过本书的学习，读者不仅能够掌握机器学习的核心理论，还能在实际项目中灵活应用这些技术，解决现实生活中的问题。

全书共13章，涵盖机器学习的各个环节，包括数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估等。每章都以实际案例为基础，通过详细的讲解和代码示例，帮助读者在实际操作中理解和应用这些技术。

第1～10章详细讲解数据预处理、回归、最近邻分类、决策树、朴素贝叶斯、聚类、支持向量机和神经网络等经典机器学习理论和方法。每种方法都附有基于Weka的实践步骤和基于Sklearn的实践代码，帮助读者在实际操作中理解和应用这些技术。

数据预处理: 数据预处理是机器学习的第一步，也是至关重要的一步。本书详细介绍了数据清洗、数据转换、数据归一化等技术，帮助读者掌握处理和准备数据的方法。

回归: 回归分析是预测连续变量的常用方法。本书介绍了线性回归、逻辑回归等方法，并通过实例展示了如何使用这些方法进行预测。

最近邻分类: 最近邻分类是一种简单而有效的分类方法。本书通过实例讲解了K近邻算法的基本原理和应用场景。

决策树: 决策树是一种常用的分类和回归方法。本书详细介绍了决策树的构建过程以及如何使用决策树进行分类。

朴素贝叶斯: 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法。本书通过实例讲解了朴素贝叶斯的基本原理和应用场景。

聚类: 聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组。本书介绍了K均值聚类、层次聚类等方法，并通过实例展示了如何使用这些方法进行聚类分析。

支持向量机: 支持向量机是一种强大的分类和回归方法。本书详细介绍了支持向量机的基本原理、核函数以及如何使用支持向量机进行分类。

神经网络: 神经网络是深度学习的基础。本书介绍了神经网络的基本结构、训练过程以及如何使用神经网络进行分类。

第11～13章提供了3个实践案例，包括信用卡欺诈预测、高光谱遥感数据分类和成年人收入预测，详细展示了如何使用Weka和Sklearn解决实际问题。

信用卡欺诈预测: 信用卡欺诈预测是一个典型的二分类问题。本书通过实例讲解了如何使用Weka和Sklearn构建和评估信用卡欺诈预测模型。

高光谱遥感数据分类: 高光谱遥感数据分类是一个复杂的多分类问题。本书通过实例讲解了如何使用Weka和Sklearn进行高光谱遥感数据分类。

成年人收入预测: 成年人收入预测是一个典型的回归问题。本书通过实例讲解了如何使用Weka和Sklearn构建和评估成年人收入预测模型。

Weka和Sklearn是两个广泛使用的机器学习工具，Weka提供了图形化界面，适合初学者使用；Sklearn提供了丰富的API，适合进阶用户使用。通过本书的学习，读者不仅能够掌握机器学习的核心理论，还可以掌握这两个工具的使用方法，灵活地解决现实生活中的问题。

本书既适合作为高等学校计算机相关专业的本科教材，也适合广大数据科学家、工程师以及对机器学习感兴趣的爱好者自学参考。希望本书能够成为读者在机器学习领域的良师益友，帮助读者在机器学习的道路上不断前行，探索更多的可能性。

本书是团队协作的结晶，凝聚了多位作者的心血与智慧。张敬尊副教授承担了第10章的撰写工作；徐光美副教授负责其余全部章节的撰写工作;王金华教授对全书进行了系统性审校与修订，确保了内容的科学性、逻辑性与完整性。在编写过程中，作者团队始终秉持严谨求实的学术态度，反复推敲，精益求精。然而学海无涯，书中难免存在疏漏与不足，恳请学界同仁及广大读者不吝赐教，惠予指正，以便在未来的修订中进一步完善。

作者

2026年4月