前言
2023年伊始，OpenAI研發(fā)的聊天機(jī)器人程序ChatGPT迅速走紅，它能夠像真人一樣理解人類(lèi)的語(yǔ)言，并與人類(lèi)進(jìn)行交流，甚至能完成郵件、代碼、文案的撰寫(xiě)以及專業(yè)文獻(xiàn)的翻譯等任務(wù)，繼2016年3月AlphaGo以4∶1的成績(jī)戰(zhàn)勝當(dāng)時(shí)的圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石之后，人工智能又一次引起了人們的廣泛關(guān)注。街頭巷尾都在談?wù)撊斯ぶ悄�，更多的人開(kāi)始篤信人工智能最終會(huì)在各個(gè)領(lǐng)域超越人類(lèi)智能。對(duì)于人工智能是否能超越甚至取代人類(lèi)智能這一問(wèn)題，我們無(wú)法給出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，但毋庸置疑的是人工智能將會(huì)在各個(gè)領(lǐng)域承擔(dān)越來(lái)越重要的角色。
人工智能時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，而智能時(shí)代的弄潮兒屬于少數(shù)能熟練掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的人。因此，在各類(lèi)本科、研究生層次的各專業(yè)中增設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)課程已成為眾多高校教學(xué)管理人員的共識(shí)。
在此背景下，本書(shū)作者根據(jù)多年的工作和學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，融合各種公開(kāi)發(fā)表的參考資料，將機(jī)器學(xué)習(xí)中基礎(chǔ)的、常用的一些常識(shí)、算法、工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)歸納整理、編寫(xiě)成本書(shū)。
本書(shū)共10章，第1章首先通過(guò)一個(gè)電影推薦的案例引導(dǎo)讀者開(kāi)啟對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理解，然后介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)概念。此外，本章還概要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于生產(chǎn)場(chǎng)景中的一般流程，使讀者在后續(xù)的算法學(xué)習(xí)過(guò)程中思考對(duì)應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景；最后介紹了本書(shū)所用到的Python編程開(kāi)發(fā)環(huán)境的配置。
第2章概要地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的一些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)、Python編程語(yǔ)言基礎(chǔ)知識(shí)，內(nèi)容包括線性代數(shù)、概率與統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)，以及Python編程語(yǔ)言及其常用工具包的基礎(chǔ)知識(shí)。
第3章介紹回歸模型。首先介紹模型的一般概念，然后分別介紹線性回歸和邏輯回歸�；貧w模型是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)，簡(jiǎn)單易用且易于解釋。
第4章介紹基于距離的算法，包括K近鄰的分類(lèi)算法和K均值的聚類(lèi)算法。本章首先從距離的一般概念講起，然后講述常用的數(shù)值向量距離和布爾向量距離，并很自然地過(guò)渡到基于距離的K近鄰算法和K均值算法。
第5章介紹決策樹(shù)算法。從決策樹(shù)的一般概念切入，然后介紹信息熵、信息增益的概念，以此引出決策樹(shù)的一般生長(zhǎng)過(guò)程。在此基礎(chǔ)上，引入實(shí)際中常用的ID3、C4.5、CART算法。
第6章講解弱學(xué)習(xí)器集成算法。首先從思想、原理層面講解3種常用的弱學(xué)習(xí)器集成方法：裝袋法、提升法、堆疊法。然后引出本章重點(diǎn)，即在各種數(shù)據(jù)處理大賽中大放異彩的XGBoost算法。
第7章介紹支持向量機(jī)。本章內(nèi)容包括線性支持向量機(jī)、非線性支持向量機(jī)等。
第8章講解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本章重點(diǎn)介紹神經(jīng)元模型的算法原理、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型求解算法（梯度下降法）原理。
第9章在第8章的基礎(chǔ)上介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本章內(nèi)容包括人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)，卷積、池化的運(yùn)算過(guò)程，以及幾種常用卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
第10章介紹了用于處理時(shí)間序列的網(wǎng)絡(luò)。本章以序列信號(hào)為引子，引出循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有了“記憶”，在此基礎(chǔ)上詳細(xì)介紹了長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的原理和應(yīng)用方法。
本書(shū)在多數(shù)章都配有對(duì)應(yīng)的應(yīng)用案例來(lái)加深讀者的理解，案例源碼可以從本書(shū)二維碼或配套的電子資源中獲得。案例代碼使用Python作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言、在VS Code中使用Jupyter進(jìn)行編碼，代碼中加入了詳細(xì)注釋。
本書(shū)由嘉應(yīng)學(xué)院的高延增、侯躍恩、羅志堅(jiān)共同編著完成，編著工作受到嘉應(yīng)學(xué)院2022年度校級(jí)質(zhì)量工程和2023年廣東省教改課題建設(shè)項(xiàng)目的資助。本書(shū)編寫(xiě)的過(guò)程中還得到了很多朋友和同事的幫助，在此表示感謝。此外，除書(shū)中注明的參考文獻(xiàn)外，還引用了很多網(wǎng)上公開(kāi)發(fā)布的視頻和文字資料，如吳恩達(dá)、李沐、李宏毅等眾多人工智能領(lǐng)域?qū)＜以诰W(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上發(fā)布的各種詳盡的學(xué)習(xí)資料，為本書(shū)的編寫(xiě)提供了很大的幫助，在此對(duì)資料的發(fā)布者表示衷心感謝。
由于作者水平有限，書(shū)中難免有疏漏、錯(cuò)誤之處，懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正。讀者在使用本書(shū)的過(guò)程中遇到的任何問(wèn)題可以通過(guò)作者的微信個(gè)人公眾號(hào)（genbotter）和作者聯(lián)系。
作者