"本书是作者多年在人工智能领域中运用机器学习实战经验的理解、归纳和总结，旨在将机器学习理论与商务决策实践相结合，以较小的编程代价实现商务决策应用。本书共分7章，内容包括回归模型、分类模型、集体学习、无监督学习、神经网络等模型和算法的概念及原理。为了帮助读者更好地运用机器学习解决商业决策中出现的问题，本书选择Kaggle竞赛经典商务案例，运用Python语言解决案例中的问题，使读者既能理解处理问题背后的原理和思路，又能学习实际解决问题的方法和过程。 本书可以作为高校大数据管理与应用、管理科学与工程、计算机科学及相关专业大学生或研究生的教材，也可以作为机器学习爱好者的参考用书。 "

"刘军，工学博士，教授，南京财经大学管理科学与工程学院院长。长期从事机器学习与智能决策领域研究，发表论文30篇，出版专著2部，参编教材2部，获发明专利4项、实用新型专利1项、软件著作权2项，获南京市科学技术进步三等奖1项。主持国家自然科学基金面上项目、国家质量监督检验检疫总局公益性行业科研专项、科技部港澳台科技合作专项、江苏省教育厅高校科研成果产业化推进项目各1项，参与国家863即并行工程项目2项，参与国家自然科学基金项目、省部级项目多项。李大芳，管理学博士，南京财经大学管理科学与工程学院讲师，英国利物浦大学访问学者。长期从事机器学习与智能决策领域研究，发表论文10余篇，获发明专利2项、软件著作权14项。主持国家自然科学基金项目、教育部产学合作协同育人项目、江苏省哲学社会科学研究项目、文化和旅游科研项目各1项；参与国家自然科学基金项目5项、国家社会科学基金项目1项。指导学生获互联网+大赛国家级铜奖及省级三等奖。"

前言 党的二十大报告指出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。在这样一个数据爆炸的时代，企业如何驾驭数据的浪潮，从海量信息中提炼出商业智慧，制定出精准高效的决策策略，已成为决定其竞争力的关键所在。机器学习作为人工智能领域的核心驱动力之一，正逐步成为企业转型升级、优化决策、提升竞争力的关键工具。《机器学习与商务决策》旨在搭建一座桥梁，连接技术的深邃与商务实践的广阔，帮助读者深刻理解并掌握如何运用机器学习的力量来驱动更智能、更高效的商务决策过程。 在大数据时代，数据不仅仅是记录和存储的信息，更是企业洞察市场、理解客户、优化运营的重要资源。面对数据的多样性、复杂性和海量性，传统的数据分析方法已难以应对。而机器学习，凭借其强大的数据处理能力、模式识别能力和预测分析能力，成为企业在复杂环境中寻找解决方案的利器。 本书共分为7章，从基础到深入，系统介绍了机器学习的基本原理、关键技术及其在商务决策中的应用场景。首先，我们将回顾机器学习的基础知识，包括数据预处理与特征工程和常见的算法类型（如回归模型、分类模型、集成学习、神经网络等）。随后，我们将深入探讨机器学习在市场营销、需求预测、数字识别、评论分析、房价预测、图像识别等多个商务领域中的具体应用案例，展示其如何帮助企业实现精准营销、风险预警、效率提升和成本节约。 本书由刘军、李大芳主编。第1、2、3章由刘军编写，第4、5、6、7章由李大芳编写。全书由李大芳负责统稿。刘政雨参与了本书的校阅、代码调试等工作。 本书适用于各类商科专业（包括但不局限于管...