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”。

 案例驱动，实战导向。

紧扣应用与创新能力培养，精选接近实际的典型问题构建案例库，将理论知识融入项目实践，引导读者直面真实问题场景，实现从“学知识”到“用技术”的转化。

 大模型赋能，提升学习效率。

创新性融入大模型工具赋能编程和辅助学习——使用DeepSeek辅助数据分析全流程、机器学习和深度学习算法的学习和应用，使学习和实践过程变得简单高效。

本书提供丰富的配套资源，包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、教学进度表、在线题库、习题答案和微课视频。资源下载提示

课件等资源： 扫描封底的“图书资源”二维码，在公众号“书圈”下载。

素材（源码）等资源： 扫描目录上方的二维码下载。

在线自测题： 扫描封底的作业系统二维码，再扫描自测题二维码，可以在线做题及查看答案。

微课视频： 扫描封底的文泉云盘防盗码，再扫描书中相应章节的视频讲解二维码，可以在线学习。

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。

本书以培养人工智能与机器学习初学者的实践能力为目标，适用范围广，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。

本书第1章和第2章由刘艳、韩龙哲编写，第3章由刘艳、李沫沫编写，第4～11章由刘艳编写。刘艳负责全书的修改及统稿。

感谢阿里天池AI平台提供的云计算开发环境，极大地提升了模型训练效率。感谢华东师范大学精品教材建设专项基金对本书编写过程的支持。感谢英特尔公司的支持，本书是英特尔公司Intel AI for Future Workforce教育项目的参考用书。感谢郑骏、王伟、黄波、黎力超、陈洪海、孔孟、李龙、应垚等多位老师对本书提出的宝贵意见。

由于编者水平有限，书中难免有不足之处，欢迎广大读者批评指正。

编者2025年10月