机器学习应用与实战

前 言

数据信息是人类学习和知识传承的主要手段，从最早结绳计数，到现在各种数据库的应用，人类通过分析数据信息，可以归纳总结其中的规律，后续再遇到类似问题时，可以通过已经掌握的规律来解决问题、提升效率。古人可以通过观察一年内气温、湿度、光照等天气数据信息，归纳出二十四节气，用于指导农事，提升粮食生产效率。

随着信息时代的到来，各领域获取的数据信息也呈现指数爆炸的增长态势，在庞大的数据应用场景下，使用人类自身力量寻找数据规律已经很难实现。计算机作为服务人类的算力工具，被广泛应用到数据信息的分析和规律总结之中，由于各行业有不同的应用场景和需求，使用的算法处理方式（规律）也不尽相同，最终发展出计算机科学人工智能领域的一个重要分支——机器学习。

如今，机器学习已经有了成熟的体系，而且机器学习技术不断与商业、医疗、农业等领域进行融合，形成新的研究分支。我们平时常用的信用卡额度申请、购物平台中的好物推荐、考勤所用的人脸打卡系统，都是以机器学习技术为核心的重要应用。同时，随着大数据、云计算的蓬勃发展，机器学习迎来黄金时代，越来越多的机器学习技术在各领域中得到应用并体现出巨大价值。

? 推荐系统：购物平台通过分析用户平时的浏览、购买等习惯，总结出用户喜好的商品类型，将商品推荐给用户，提升平台的商品交易量。

? 信誉风险评估：信贷平台通过分析用户过往的消费能力、信用记录及家庭情况等，推理出用户的贷款偿还能力，选择合理额度进行借贷。

? 用户画像分析：购物平台通过分析用户的消费能力、频数等数据信息，了解用户的实际情况，从而使用不同的营销策略挽回用户、提升用户忠诚度。

随着数据信息数量的增加，国内外对于机器学习应用型人才的缺口也逐年增大。究其原因，一方面，近几年各行业对机器学习领域人才的需求快速增加；另一方面，机器学习技术是综合性学科，涉及高等数学、概率论、信息学、计算机科学等众多学科，因此其入门门槛较高，想要学习机器学习技术的人需要首先掌握人工智能相关的多种理论基础和模型算法，导致很多人在复杂的数学公式推导面前望而却步。市面上，大多数机器学习方面的书籍更注重对理论基础的讲解，案例方面的书籍相对较少，读者往往只能够大概了解算法的原理，但是对实际应用场景和应用方式并不了解。为此，达内时代科技集团有限公司将以往与机器学习相关的项目经验、产品应用和技术知识整理成册，通过本书来总结和分享机器学习领域的实践成果。我们衷心希望本书能为读者开启机器学习技术之门！

本书内容

本书围绕机器学习的基础算法（线性回归、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、决策树等）、预处理操作（特征缩放、独热编码、词频处理等）、模型评估方式（数据切分、评估指标选择）和超参数调优（网格搜索交叉验证）等内容进行讲解，理论联系实际，采用大量丰富案例，力求深入浅出，帮助读者快速理解机器学习相关模型和算法的基本原理与关键技术。因此，本书既适合应用型大学和高等职业院校的学生学习使用，又适合不同行业的机器学习、人工智能爱好者阅读。本书在内容编排上，每章都具备一定的独立性，读者可以根据自身情况进行选择性阅读；各部分之间循序渐进，形成有机整体，使全书内容不失系统性与完整性。本书包含以下 3 部分。

? 第 1 部分（第 1～10 章）：机器学习基础算法。该部分首先介绍机器学习的相关概念和基本技能，然后介绍基础的数据预处理操作，最后介绍模型评估调优的操作方式，内容包括线性回归、多项式回归、逻辑回归、k-NN、决策树、k-Means、SVM、随机森林、朴素贝叶斯、PCA 降维算法。

? 第 2 部分（第 11～14 章）：机器学习基础算法综合应用。该部分对不同应用类型的数据集进行案例分析、字段筛选、数据预处理、模型选择及调参处理，最终给出最优模型效果。通过学生分数预测、自闭症患者预测、淘宝用户价值分析、耳机评论情感预测几个案例提升读者对机器学习算法的应用能力。

? 第 3 部分（第 15～21 章）：机器学习进阶算法与应用。该部分介绍常见的聚类算法、HMM算法及 Boosting 算法，对复杂数据集进行处理，并且对数据字段进行更精确的数据分析，找出字段和标签间潜在的关联性；使用更高效的模型算法，提升模型的精确度。

书中理论知识与实践的重点和难点部分均采用微视频的方式进行讲解，读者可以通过扫描每章中的二维码观看视频、查看作业与练习的答案。

另外，更多的视频等数字化教学资源及最新动态，读者可以关注微信公众号，或者添加小书童获取资料与答疑等服务。

 高慧强学 AI 研究院微信公众号 高慧强学微信公众号 达内教育研究院 小书童

致谢

本书是达内时代科技集团人工智能研究院团队通力合作的成果。全书由韩少云、冯华、刁景涛策划、组织并统稿，参与本书编写工作的有达内集团及院校的各位老师，他们为相关章节材料的组织与选编做了大量细致的工作，在此对各位编者的辛勤付出表示由衷的感谢！

感谢电子工业出版社的老师们对本书的重视，他们一丝不苟的工作态度保证了本书的质量。

为读者呈现准确、翔实的内容是编者的初衷，但由于编者水平有限，书中难免存在不足之处，敬请专家和读者批评、指正。

编 者

2023 年 2 月

本书系统介绍了机器学习常用算法及其应用，在深入分析算法原理的基础上，结合当前热门应用场景，向读者展现了机器学习算法的综合应用，带领读者进入机器学习领域，开启人工智能行业的大门。 全书共 21 章，分为 3 部分。第 1 部分介绍机器学习基础算法，包括线性回归、多项式回归、逻辑回归、k-NN、决策树、k-Means、SVM、随机森林、朴素贝叶斯、PCA 降维等，针对每个算法给出应用案例，让读者既掌握算法原理，又能够使用算法解决问题。第 2 部分是机器学习基础算法综合应用，通过学生分数预测、自闭症患者预测、淘宝用户价值分析、耳机评论情感预测几个案例提升读者对机器学习算法的应用能力。第 3 部分是机器学习进阶算法与应用，介绍逻辑更为复杂的机器学习算法，如改进的聚类算法、HMM算法、Boosting 算法等，并给出相应案例，此外，还展示了多个算法综合应用项目。 本书适合对机器学习、人工智能感兴趣的读者阅读，也可以作为应用型大学和高等职业院校人工智能相关专业的教材。本书可以帮助有一定基础的读者查漏补缺，使其深入理解和掌握相关原理与方法，提高其解决实际问题的能力。