随着人工智能时代的到来，它对机器学习发展的影响日益剧增。从基于符号主义的机器学习发展到基于数据统计的机器学习，反映了机器学习从纯粹的理论研究和模型研究发展到以解决现实生活中实际问题为目的的应用研究，这是科学研究的一种进步。目前市面上有机器学习的纯理论书籍，也有具体操作实践的书籍，然而理论与实践相结合的书籍却少之又少。《机器学习从入门到精通/高等学校人工智能教育丛书》从理论入门到实际操练，全面而详细地介绍了机器学习的各个分支以及其实现，实现了机器学习从理论到实践的完美结合。
《机器学习从入门到精通/高等学校人工智能教育丛书》共分三篇，分别为铸刀篇、招式篇和实战篇。其中，铸刀篇主要介绍机器学习的基础知识及前期准备工作，为后面的学习打下良好的基础；招式篇以基础应用为支撑，主要介绍相关机器学习的主要应用招式；实战篇通过房价预测与人脸识别两个实际案例，覆盖了典型的回归与分类、结构化数据与非结构化数据的机器学习，进行机器学习的再次升华。此外，附录中简要介绍了TensorFlow框架的主要函数，便于读者随时查找。
《机器学习从入门到精通/高等学校人工智能教育丛书》可作为高校机器学习、数据挖掘及相关课程的教材或教学参考书，也可作为人工智能、大数据领域从业者的自学参考书。
陈怡然，女，高级工程师，研究生毕业于重庆，目前在大学担任人工智能方向专业教师，同时在重庆大学攻读博士学位。具有多年的企业实践开发经验和学校理论教学经验。主持了多项人工智能相关的纵向研究课题，参与管理了多个关于人工智能方面的实践开发项目，发表了多篇高质量的人工智能相关论文。
第一篇 铸刀
第1章 初识机器学习
本章导读
知识要点
1．1 什么是机器学习
1．2 机器学习的工作流程
1．2．1 准备数据集
1．2．2 进行模型训练
1．2．3 模型评估
1．3 假设空间和归纳偏好
1．3．1 假设空间
1．3．2 归纳偏好
1．4 发展历程
1．4．1 决策树的命运变迁
1．4．2 神经网络的众多名称和命运变迁
1．5 应用现状
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本章小结
第2章 机器学习之刃TensorFlow
本章导读
知识要点
2．1 认识TensorFlow
2．2 TensorFlow的安装与工作原理
2．2．1 TensorFlow安装图解
2．2．2 TensorFlow的工作原理
2．2．3 什么是计算图
2．2．4 什么是会话
2．2．5 什么是张量
2．3 常量、变量和占位符
2．3．1 基本概念
2．3．2 基本运算
2．4 操作矩阵
2．4．1 矩阵的创建
2．4．2 矩阵的运算
2．4．3 矩阵的分解和特征值
2．5 使用激活函数
2．5．1 什么是激活函数
2．5．2 Sigmoid函数
2．5．3 Tanh函数
2．5．4 Relu函数
2．5．5 Softplus函数
2．6 读取数据源
2．6．1 通过Excel表导入数据集
2．6．2 通过CSV文件导入数据集
2．6．3 通过库中自带的数据集导入数据集
2．6．4 导入图片数据集
2．6．5 将数据集通过URL自动进行下载
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第3章 数据分析基础
本章导读
知识要点
3．1 认识Numpy和Pandas
3．2 Numpy的基本使用
3．2．1 创建ndarray数组
3．2．2 运用ndarray数组
3．3 Pandas的基本使用
3．3．1 Series数据结构
3．3．2 DataFrame数据结构
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第4章 模型的评价与评估
本章导读
知识要点
4．1 损失函数
4．1．1 最小二乘
4．1．2 梯度下降
4．2 经验误差与拟合
4．3 数据集划分
4．3．1 留出法
4．3．2 交叉验证法
4．3．3 自助法
4．4 调参与最终模型
4．5 模型性能度量
4．5．1 均方误差
4．5．2 错误率与精确度
4．5．3 准确度、灵敏度与F1
4．5．4 受试者工作特征与AUC
4．5．5 代价敏感错误率与代价曲线
4．6 比较检验
4．6．1 假设检验
4．6．2 麦克尼马尔变化显著性检验
4．7 偏差与方差
4．8 不同学习模型下的模型评价与评估
4．8．1 不同学习模型下的数据集划分
4．8．2 不同学习模型下的模型评价
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第5章 数据准备
本章导读
知识要点
5．1 数据探索
5．1．1 数据质量分析
5．1．2 数据特征分析
5．2 数据预处理
5．2．1 数据清洗
5．2．2 数据集成
5．2．3 数据变换
5．2．4 数据规约
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第二篇 招式
第6章 回归
本章导读
知识要点
6．1 回归分析算法的基础知识
6．1．1 回归与拟合
6．1．2 汽车油耗数据集准备
6．1．3 在Excel中添加回归趋势线预测
6．2 线性回归
6．2．1 线性回归的基本原理
6．2．2 线性回归模型实现之最小二乘法
6．2．3 线性回归模型实现之梯度下降法
6．2．4 线性回归模型在油耗预测中的应用
6．3 逻辑回归
6．3．1 逻辑回归的基本原理
6．3．2 逻辑回归与线性回归的区别
6．3．3 逻辑回归模型实现
6．4 戴明回归
6．4．1 戴明回归的基本原理
6．4．2 戴明回归的模型实现
6．5 回归模型的评估
6．5．1 平均误差
6．5．2 平均绝对误差
6．5．3 解释回归模型的方差
6．5．4 R2确定系数
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第7章 分类
本章导读
知识要点
7．1 分类算法的基础知识
7．1．1 分类的基本思想
7．1．2 贷款违约风险评估数据准备
7．2 决策树分类器
7．2．1 决策树模型原理
7．2．2 信息增益
7．2．3 ID3决策树原理
7．2．4 ID3决策树模型的实现
7．2．5 决策树模型的可视化
7．2．6 CART决策树原理
7．2．7 CART决策树模型的实现
7．3 朴素贝叶斯分类器
7．3．1 预测贷款违约数据准备
7．3．2 条件概率与贝叶斯公式
7．3．3 极大似然估计
7．3．4 高斯贝叶斯模型的实现
7．3．5 多项式贝叶斯模型的实现
7．3．6 伯努利贝叶斯模型的实现
7．4 分类模型的评估
7．4．1 混淆矩阵
7．4．2 精确度与敏感度
7．4．3 分类报告
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本章小结
第8章 聚类
本章导读
知识要点
8．1 聚类分析的基础知识
8．1．1 聚类分析的基本思想
8．1．2 聚类分析的距离计算
8．1．3 基站商圈数据准备
8．2 K-means算法
8．2．1 K-means算法原理
8．2．2 K-means算法的应用
8．3 层次聚类
8．3．1 层次聚类的原理
8．3．2 层次聚类算法的应用
8．4 密度聚类
8．4．1 密度聚类原理
8．4．2 密度聚类算法的应用
8．5 聚类分析模型评估
8．5．1 外部度量
8．5．2 内部评估
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第9章 支持向量机
本章导读
知识要点
9．1 支持向量机的基础知识
9．1．1 支持向量机概述
9．1．2 鸢尾花数据准备
9．2 支持向量机的分类
9．2．1 支持向量机分类基础
9．2．2 SVM分类算法库
9．2．3 线性可分问题下的支持向量机分类原理
9．2．4 广义线性的支持向量机分类原理
9．2．5 非线性的支持向量机分类原理
9．3 支持向量机回归机
9．3．1 支持向量机回归机概述
9．3．2 SVM回归算法库
9．3．3 支持向量机回归机的应用
9．4 支持向量机模型评估
9．4．1 R2系数
9．4．2 建立模型准确度评测
9．4．3 混淆矩阵
9．4．4 建立模型分类报告
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第10章 机器的大脑“神经网络”
本章导读
知识要点
10．1 神经网络的相关知识
10．1．1 神经网络的历史
10．1．2 神经元模型
10．1．3 激活函数
10．2 神经网络
10．2．1 神经网络的基本概念
10．2．2 单层神经网络的原理
10．2．3 隐藏层
10．2．4 多层感知网络的原理
10．3 BP神经网络
10．3．1 BP神经网络的基本原理
10．3．2 算法演绎推导
10．3．3 BP神经网络的实现
新手问答
牛刀小试
本章小结
第11章 卷积神经网络
本章导读
知识要点
11．1 卷积神经网络的基本概念
11．1．1 卷积神经网络基本原理
11．1．2 卷积运算原理
11．1．3 激活层
11．1．4 池化
11．2 卷积神经网络的实现
11．2．1 需求背景介绍
11．2．2 数据准备
11．2．3 模型建立
11．2．4 模型的训练和评估
11．2．5 模型优化
新手问答
牛刀小试
本章小结
第三篇 实战
第12章 让机器预测房价
本章导读
知识要点
12．1 目标与计划
12．1．1 房价数据的特征和维度
12．1．2 制订机器学习计划
12．2 获取数据
12．2．1 获取原始数据
12．2．2 数据探索
12．2．3 数据清洗
12．2．4 训练/测试集划分
12．2．5 数据变换
12．3 建立线性回归模型
12．4 模型评估
12．4．1 训练集评估
12．4．2 测试集评估
12．5 项目结论
本章小结
第13章 人脸识别系统的设计与实现
本章导读
知识要点
13．1 目标与计划
13．1．1 目标图像集的大小和类别
13．1．2 机器学习模型的选择
13．1．3 制订机器学习计划
13．2 获取数据集
13．2．1 下载数据集
13．2．2 数据的清洗和准备
13．2．3 划分训练集与测试集
13．3 建立图像识别模型
13．3．1 确定损失函数
13．3．2 卷积层的设置
13．3．3 激活函数的选择
13．3．4 池化的类型
13．3．5 模型的训练
13．4 模型评估
13．4．1 中间结果的可视化
13．4．2 收敛的判定
13．4．3 交叉验证
本章小结
附录 TensorFlow常用函数
参考文献
书单推荐
