前言

“章章铺开机学路，层层深入数据林； 节节高攀算法峰，步步稳行智慧海。”本书从工程应用的角度，构筑了一个全方位的学习体系，使读者能逐层深入机器学习的精华。

书中前两章开篇立意，纵览了机器学习的优势、应用、发展趋向及人才需求。Python的编程基础和必要工具（如Pandas与Matplotlib）的内容也做到提纲挈领、言简意赅，奠定了后续学习的技术基础。

第3~10章为核心内容。第3章使读者对机器学习流程的每一步骤有清晰的认识。第4章从数据属性、模型分类方法到数据的特征描述和差异度量，强调数据预处理的重要性，详细阐述了为建立高效模型所需的各项预处理技巧。

第5、6章分别为监督学习和非监督学习，内容涵盖常用算法及其在现实问题中的应用，如线性回归、逻辑回归等监督学习算法，以及K均值聚类等非监督学习方法。第7、8章分别为半监督学习和集成学习，各有着重，帮助读者应对部分标记数据的挑战并优化模型表现。第9章由浅入深地从神经网络基础概念延伸到深度学习的实际应用。紧随其后，第10章从模型存储和Web应用集成的角度，指导读者如何将训练好的模型部署到真实世界中。

第11章提供了机器学习未来可能的发展方向，从联邦学习到机器学习的自动化处理，提供读者更多先进的机器学习机遇和实践平台。

本书的特色： 

(1) 基础概念，言简意赅。从Python与机器学习的基本概念开始，逐步深入介绍了数据预处理、各类监督和非监督学习方法、神经网络等多个重要主题，使读者能够全面了解机器学习的基本概念与理论。

(2) 实践导向，目标明确。教学案例侧重应用机器学习工具，快速解决问题，帮助读者将理论知识应用到实际问题中，从而更好地理解和掌握机器学习技术。另外，通过每一章末尾的习题，读者可巩固所学知识，提升实际应用能力。

(3) 项目实战，覆盖全面。第10章涵盖了机器学习模型的存储、Web应用、模型部署的完整应用实战内容，帮助读者将训练的机器学习模型知识转换为实际应用。

此书面向机器学习领域中初学者和从业者，无论是拥有Python基础的想深耕于机器学习领域的读者，还是希望利用机器学习技能解决实际问题的开发者。书中深入浅出的叙述与实例演练，将成为他们宝贵的知识财富。同时，本书也适合作为高等院校“机器学习”课程的教材或参考书，让学生们获得最直接有效的实战训练。

作者

2026年5月于上海