前言

在当今的数字化时代，数据成为核心资源。随着大数据技术与计算能力的提升，机器学习作为人工智能的重要分支，在电商、金融、医疗、制造等行业中成为数据驱动决策的关键，助力企业提升效率与竞争力。但当前从业者和学生普遍面临学习资源匮乏、理论与实践脱节的问题。

本书应运而生，旨在解决上述问题。本书兼顾理论与实践，既涵盖机器学习的基础理论，又提供丰富的Python实操案例，帮助读者将抽象概念转化为具体代码实现，使读者既能理解核心原理，又能运用现代工具解决实际问题。

本书特点鲜明： 一是理论与实践深度融合，每章详解算法原理，同步提供Python代码示例，如在讲解决策树时，既阐释熵和基尼系数，又演示如何用DecisionTreeClassifier完成分类任务，助力知识理解与应用；二是问题分类细致，针对监督学习、非监督学习、深度学习等不同类型任务提供对应解决方案；三是强调动手实践，除理论和示例外，还配备大量练习题，加深读者对知识点的理解。

本书共10章，结构清晰。第1章介绍机器学习的定义、发展历程、重要性、系统分类及主要流程；第2、3章聚焦NumPy、Pandas、Matplotlib等数据分析与可视化工具的基础及操作技巧；第4～7章深入讲解文本分类、决策树、支持向量机、文本聚类等经典任务与技术；第8～10章探讨特征工程的重要性，介绍PCA等模型优化技术，并通过MNIST手写数字数据集多模型对比分析案例，展示机器学习的全流程操作。

在编写过程中，我们得到了学院领导、同事的大力支持，特别感谢张传雷、李敏、可婷等老师的宝贵帮助。此外，书中部分素材来源于网络，在此对原作者表示诚挚的谢意。由于时间紧迫及编者水平有限，书中可能存在疏漏或错误，敬请广大读者批评指正。

编者2026年3月