"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。"