走进人工智能——机器学习原理解析与应用

2019年的一天，一位信息技术教师和我在办公室聊到人工智能的话题，他提出一个疑问：“我很想在学校给孩子们讲一些诸如机器学习、神经网络之类的人工智能算法知识，但是我找遍整个书店都没有找到合适的书籍，那些书不是一味地讲算法原理，就是直接列出代码，感觉很难入门。您有没有好的书推荐？”我踌躇了一会儿，说：“说实话，我最近也在找这方面的书，但总觉得与自己所期望的书有一些落差。我之前购买和阅读的人工智能算法方面的书籍中，大多使用非常深奥的数学公式，或者是书中语言表达枯燥，晦涩难懂……”之后，我也曾给这位老师推荐过一些人工智能方面的书目，他的反馈仍然是不太懂，很难深入学习。
这一点儿也不让人意外。人工智能技术是当今人类文明高度发展的产物，其背后深奥的算法原理、多如牛毛的数学公式，着实让人望而生畏，踌躇不前。我从事基础教育研究工作多年，也确实熟悉身处教学一线的信息技术教师的情况，他们大多缺乏扎实的数学功底以及深入的算法知识，要想快速切入人工智能学习与教学工作，难度是可想而知的。
如何才能让长期工作在教学一线的信息技术教师快速搭上这辆人工智能班车，或者让对人工智算法有兴趣的读者拥有一本完美的入门手册呢？带着这个疑惑，我邀请了几位志同道合的老友，试图通过大家的努力破解这个难题，这也是我们写这本书的初衷。
本书通过“原理解析” “问题实例” “程序源码”来介绍每一个算法。算法中涉及的数学公式和符号，我们都以知识窗的形式一一讲解，节省了读者临时去查阅相关数学书籍的时间。书中内容，力求人人能读得懂，也有兴趣去读懂，非常适合高中生、大中专计算机专业学生、基础教育阶段信息技术学科教师，或者是对人工智能算法感兴趣的读者阅读。
话又说回来，人人能读得懂，并不意味着书中内容简单，而无学习的必要。本书中，我们从算法实现的原理入手，娓娓道来，尽量用浅显幽默的语言来揭示机器学习算法背后的数学逻辑，并对每个算法进行了深入的剖析，力图使每位读者都能对每一个算法有较为深入的理解，而不只是简单地通过调用第三方类库去解决问题，成为一个“调包侠”。当你知道了每一个算法实现的真相之后，再用它们去解决问题就会更加从容不迫了。
当然，本书也不只是关注算法原理的解析。我们知道，计算机作为一门实践性较强的学科，更强调的是动手能力，若没有真正实现程序运行，很难真正理解算法的精髓。因此，在本书中，我们设计了大量的问题实例，并采用当前非常流行、很容易上手的 Python语言来编写每个实例代码，以期让每位读者能够尽快领略机器学习的精妙之处，体会算法之美。
众所周知，写书是一项极其琐碎、繁重的工作，尽管我们倾尽全力力争使本书接近完美，但由于自身水平有限，书中难免会有疏漏和瑕疵，还望读者们不吝赐教，提出宝贵的意见和建议。
宁可为
2022年 2月凌晨于乌鲁木齐

当前，人工智能正在改变世界，人工智能已经上升至国家战略高度，面对人工智能在教育界掀起的层层浪花，本书针对人工智能知识谱系庞杂的问题，聚集人工智能教育在阶段性教育中出现的断层现象，基于信息技术学科教育教学研究实践，以机器学习K近邻、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等18个经典的算法原理解析和具体应用为切入点，以Python编程IDE为操作工具，通过理论阐释、案例分析、编程实践，带领读者拨开迷雾，明晰路径，体验机器学习算法的奇妙，领略人工智能科学的精妙，获取人工智能“学什么、怎么学、怎么用”的方法。
本书内容包括概述、分类、回归、聚类、关联分析、数据预处理和人工神经网络等内容。算法原理解析中所涉及的教学等晦涩内容都以知识窗的形式一一讲解，表述通俗易懂；算法具体应用中的案例典型生动，编程代码具体详细，力求让人工智能思想落地，直观地展现于读者面前。
本书主要面向基础教育阶段信息技术学科教师、高中学生以及计算机相关专业的大中专学生和对人工智能领域感兴趣的大众读者，也可作为人工智能课程的学习材料。

宁可为，博士，硕士研究生导师，乌鲁木齐市教育研究中心信息技术教研员、曾任乌鲁木齐市信息技术名师工作室主持人。主要研究方向为：中小学信息技术教育、计算机支持的协作学习（CSCL）。近年来在国内核心期刊发表论文多篇，主持并参与省部级科研项目多项。精通C、C#、Java等多种高级程序设计语言，在软件开发方面有丰富的产品开发经验。

本书从机器学习经典算法原理解析和应用阐释人工智能，表述通俗易懂，案例极具代表性和针对性，分18章来详细介绍机器学习中诸如：K近邻、决策树，随机森林、支持向量机，神经网络等18个最经典的算法。每个算法都通过“原理解析” “问题实例” “实例源码”的形式来讲解与展现。算法中所涉及到的数学公式、符号都以知识窗的形式一一讲解，节省了读者临时去查阅相关数学书籍的时间。在本书中，设计了大量的问题实例，并采用当前最流行，最容易上手的python语言来编写每个实例代码，以期让每位读者能尽快领略到机器学习的精妙之处，体会算法之美。