前言
随着越来越多的人工智能技术的突破、市场上实际产品的研发与销售，机器学习成为了当下所有高科技企业在管理、技术、运维等所有层面被高度关注的技术领域。在所有企业的产品设计论坛、技术研讨会中，人工智能与机器学习总会成为大家关注的焦点。
但是，人工智能与机器学习所获得的关注与大家对该领域知识的了解却不成正比。以笔者自身的经历来说，在顶尖高科技企业的技术研讨与分享会中，很多次被问到：
机器学习与深度学习的区别是什么？
什么是有监督学习？
人工智能能不能应用在我们的产品中？
这些问题既可以用一两句话回答，也可以用一本书来阐述。无论如何，笔者能肯定的一点是：大家对机器学习充满兴趣，但平时又忙于工作和生活，无暇系统地学习这方面的知识。
机器学习作为一个知识体系而言确实是庞大的，系统学习它至少要以扎实掌握数学和计算机本科6～7门课程为基础。但是这些课程已经让很多在校学生“备受折磨”，更别提终日忙于工作与家庭、已毕业多年的企业管理与工程人员了。
如何让对数学久疏战阵或者本就不擅长数学的人快速领略和掌握人工智能与机器学习的全貌呢？
本书试图用通俗的语言讲解涵盖算法模型的机器学习。更进一步地，在深入浅出解析模型与算法之后，介绍使用 Python 相关工具进行开发的方法、解析经典案例，使读者做到“能理解，能设计、能编码、能调试”，真正将机器学习应用在自己的产品之中。
本书特色
1.内容全面
全面覆盖了机器学习的三大领域：有监督学习、无监督学习、强化学习。在分析它们的传统算法模型后，着重解析近年来取得突破的深度学习在人工智能方面的应用。
2.深入浅出
用生活化的语言描述算法与模型的原理与作用，并给出实践指导和案例解析。使得没有任何专业基础的读者在学习本书后能够独立设计与开发机器学习产品。
3.工具多样
理论内容全面，以至于没有哪个工具能够全部实现这些模型，因此在每一个模型的实践部分选取最合适的工具。总体来看，本书围绕 scikit-learn 与 TensorFlow 展开实践，并在需要时引入其他工具。
4.案例丰富
除了每个模型的小型实践，本书包括的较大案例是：金融预测、医疗诊断概率模型、月球登陆器、图像识别、写诗机器人、中国象棋博弈。
5.授人以渔
在运用到较深的理论知识或更细节的论证结果时，本书给出这些知识与结论的出处，确保读者能够追本溯源；在工具使用方面，不仅着眼于接口细节，更关注那些能使读者快速形成查阅该工具最新在线文档的核心知识的能力。
本书内容体系
虽然本书每章有明确的主题内容，但知识体系有轻微依赖关系，因此对于普通读者来说建议按编排顺序阅读。对于有特定需求的读者，可以按照下图寻找学习路径。
除了第2章，学习上图中任何一个模块前，都建议以其上方的章节为基础。第2章介绍的是后续其他章节里实践所依赖的 Python 基础工具，对于只关注模型场景与原理的读者可将其跳过。
从图中可以看到，除了基础的第1、2章，本书由3条学习线组成。
（1）第3、9、10、11章
第3章以scikit-learn为工具介绍有监督学习的传统模型；第9章是本书篇幅最大的一章，以TensroFlow为工具学习近年来发展最快的深度学习模型，因为其与第8章有少量关联，所以放在了第9章；第10章学习强化学习传统算法与深度学习算法；第11章简单介绍深度学习模型的迁移方法。
（2）第4、5章
用scikit-learn讲解无监督学习模型原理、算法与应用。无监督学习中最主要的两部分是聚类与降维，在讲解过程中比较了每个模型的优势与劣势。
（3）第6、7、8章
讲解概率类机器学习模型的原理与实战。第6章作为入门使读者领略概率模型的特点；第7章全面介绍贝叶斯类算法的基本知识和简单实践；第8章的重点是 LDA主题模型，以第7章的内容为基础。
只要按照图中的顺序学习，几乎不需要任何基础就可以掌握图中所有机器学习领域的基本方法，为今后在这方面进行研究与工作打下坚实的基础。
本书读者
本书几乎适合任何对机器学习感兴趣的读者，比较典型的是：
◎ 产品设计经理。
◎ 技术管理者。
◎ 信息技术创业者。
◎ 数据分析员。
◎ 软件开发人员。
◎ 在校学生。
另外，如果您已经是机器学习领域的资深研究者，能看懂相关论文，或正准备在专业杂志上发表这方面的论文，可能这本书会不那么适合你。谨此说明。
感谢
感谢您的信任，如果阅读这本书能启发您获得新的灵感，那是我最大的荣幸。同时也因为本人水平有限，书中内容有疏漏之处也请赐教和包涵。
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