推荐序

自进入21世纪以来，得益于大数据和计算机软硬件技术的迅猛发展，在全球范围内出现了机器学习研究与应用的热潮。机器学习大大提高了语音识别、图像识别、自动驾驶、虚拟现实和机器人等高新技术的发展进程。与前三次工业革命一样，机器学习也是一种能够产生巨大生产力的革命性技术。机器学习是专门研究如何让计算机模拟或实现人类行为的过程，通过调整特定的参数和配置，使对应的机器学习算法模型不断改善自身在某个方面的性能，如对话、翻译、游戏、驾驶等。它是当前人工智能（AI）发展的主要方面，是使计算机具有智能的重要途径。现阶段所讨论的AI算法，通常指的就是机器学习算法。

作为一门交叉学科，机器学习涉及概率论、统计学、组合数学、最优化理论等多门学科，因此学习门槛很高。如何降低机器学习算法的学习门槛，让更多的人可以理解、掌握这些算法并加以改进，从而应用于实际工作中，是一个亟须解决的问题。而本书是在这方面所做的有益尝试。

本书共8章，内容丰富，对常用的机器学习算法进行了深入浅出的介绍。围绕机器学习算法，本书囊括理论和实践，在保证完整性的前提下，重点探讨各个环节中的核心问题。从广度上看，本书讨论了算法的两种类别，即偏逻辑类型的信息学算法与偏数据类型的机器学习算法。从深度上看，本书讨论了相关的数学原理、算法原理及工程实战。

本书作者吕磊曾于山东大学师从于我，攻读硕士学位，毕业后先后就职于京东、阿里巴巴、亚马逊与微软的AI相关部门，在工业界有较为丰富的机器学习算法应用经历。

本书可以作为对人工智能与机器学习感兴趣的本科生、研究生，以及程序开发人员的算法入门参考书。

禹晓辉
加拿大约克大学信息技术学院副教授
山东大学计算机科学与技术学院兼职教授、博士生导师