教材面向机器学习初学者和有经验的人工智能技术开发人员，旨在帮助读者理解和掌握机器学习的基本概念、算法和应用。 教材围绕机器学习和深度学习算法的基本原理，全面、深入地介绍数据分析、机器学习、深度学习相关理论及实际项目应用。教材包含16个实验单元：人工智能开发环境搭建、Python数据处理基础、Numpy机器学习库、Pandas数据分析、Matplotlib数据可视化、常用机器学习库、机器学习基础、KNN分类算法、K-Means聚类算法、推荐算法实验、回归算法——线性回归、分类算法——逻辑回归、支持向量机、神经网络实战、深度学习实践和PyTorch实战。，通过实践来提高机器学习编程能力和使用人工智能技术解决实际问题的能力。 教材由浅入深，语言通俗易懂，案例贴近实际生活和学习场景，既体现了机器学习和人工智能的技术热点，又兼顾了案例的生动性和趣味性，还在案例设计中兼顾价值引领性，适合全国高等学校各专业作为“新工科”建设背景下的人工智能和机器学习等课程的教材，也可作为数据分析、智能数据处理等相关专业的专业教材或参考教材。

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。机器学习是计算机研究领域的一个重要分支, 已经成为人工智能的核心基础。 一方面, 机器学习是人工智能理论和应用研究的桥梁; 另一方面, 模式识别与数据挖掘的核心算法大都与机器学习有关。 机器学习在计算机发展过程中日益完善, 目前是人工智能领域最具活力的研究方向之一。机器学习作为人工智能理论研究的一部分, 以数学理论知识为基础, 以解决实际问题为实践场景, 与社会生产息息相关。 在众多领域, 机器学习正展现其巨大的潜力, 扮演着日益重要的角色。 本书系统介绍了经典的机器学习算法。 本书内容包含三部分: 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。在编写过程中, 尽量减少数学理论知识, 将数学公式转换成原理示意图、 步骤解析图、流程图、 数据图表和源程序等表达方式, 帮助读者理...