"本书系统介绍经典的机器学习算法，并通过实践案例对算法进行解析。全书内容包含三部分: 第一部分（第1章和第2章）为入门篇，着重介绍Python开发基础及数据分析与处理；第二部分（第3章和第4章）为基础篇，着重介绍机器学习的理论框架和常用机器学习模型；第三部分（第5～11章）为实战篇，介绍经典机器学习算法及应用，包括KNN分类算法、KMeans聚类算法、推荐算法、回归算法、支持向量机算法、神经网络、深度学习理论及项目实例。 本书力求叙述简练，概念清晰，通俗易懂。书中的案例选取了接近实际应用的典型问题，注重培养学生的应用能力和创新能力。 为方便学生快速掌握人工智能与机器学习算法，本书创新性融入大模型工具赋能编程和辅助学习内容——使用DeepSeek辅助数据分析、机器学习和深度学习算法的学习和实践，告别传统编程学习的枯燥烦琐，让机器学习的学习与实现变得简单、高效。读者可以扫描每章章首的“AI学习助手”二维码获得相关资料。 本书可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、通信、电子等相关专业教材，也可作为成人教育及自学考试用书，还可作为机器学习相关领域开发人员、工程技术人员和研究人员的参考用书。"

前言 党的二十大报告指出: 教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。高等教育与经济社会发展紧密相连，对促进就业创业、助力经济社会发展、增进人民福祉具有重要意义。 机器学习是计算机科学的重要分支，也是现代人工智能理论的关键支柱。机器学习基于统计学与优化理论等数学方法，并融合模式识别与数据挖掘等核心算法，构建了解决实际问题的智能框架。随着计算能力的提升和数据规模的扩张，机器学习理论与方法日趋完善，是人工智能领域极为基础和重要的研究方向。 机器学习应用已深度融入社会生产生活的各个方面。在图像处理、自然语言处理及复杂系统控制等多个领域，机器学习展现出优异的性能和广阔的应用前景，成为推动社会生产智能化转型的核心技术。 本书系统介绍经典的机器学习算法。全书内容包含三部分: 第一部分（第1章和第2章）为入门篇，着重介绍Python开发基础及数据分析与处理；第二部分（第3章和第4章）为基础篇，着重介绍机器学习的理论框架和常用机器学习模型；第三部分（第5～11章）为实战篇，介绍经典机器学习算法及应用，包括KNN分类算法、KMeans聚类算法、推荐算法、回归算法、支持向量机算法、神经网络以及深度学习理论及项目实例。 本书具有以下特色：  理论经典，深入浅出。 选取经典的机器学习算法，帮助读者构建扎实的知识体系，并借助简练清晰的概念讲解降低学习门槛，确保读者“快速入门，全局掌握，深入理解”。...