本書為《機器學習經(jīng)典算法實踐（JAVA版）》的姊妹篇。應讀者要求，由于當前Python語言在機器學習領(lǐng)域的廣泛使用，本次出版由書稿寫作組李茜博士牽頭，將原書稿中全部算法使用Python語言實現(xiàn)。同時，為了保證和原書Java版代碼風格一致，在Python實現(xiàn)時盡量保證原有的類設(shè)計、函數(shù)設(shè)計思想。爭取做到將原書的JAVA實現(xiàn)翻譯成Python實現(xiàn)。
當前，大數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)、計算智能、深度學習等詞匯都已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ�活中�?jīng)�？吹降臒衢T專業(yè)名詞了。如果我們考慮一下這些領(lǐng)域的共性，那么機器學習一定是重要的交集部分。很多來自不同領(lǐng)域、承擔不同角色的學生、工作人員都在加入學習機器學習的隊伍。
本書旨在幫助正走在或即將走向?qū)W習機器學習路上的廣大讀者朋友。我們在日常教學和培養(yǎng)研究生過程中發(fā)現(xiàn)，很多同學一方面想學、愿意學； 另一方面又遇到入門難的問題，希望能有一本書、一本教材講原理、給數(shù)據(jù)、給源碼、給實驗，帶著入門。本著這樣一個初衷，我們選擇了機器學習領(lǐng)域的十大經(jīng)典算法，把我們平常培養(yǎng)研一剛?cè)胄�學生的算法材料整理，開放提供給廣大希望學習的讀者朋友，寫一本機器學習入門級的學習材料。
在整體章節(jié)的安排上，按照： 監(jiān)督{KNN（分類），Bayes（分類），C4.5（分類），SVM（分類），AdaBoost（分類），CART（回歸）}，無監(jiān)督{K�睲eans（聚類），Apriori（關(guān)聯(lián)規(guī)則），PageRank（排序），EM（參數(shù)估計）}的順序組織章節(jié)。在每一章的講解中，我們以講故事開始講解算法原理，接著分別從算法實現(xiàn)類/方法流程圖、類/方法說明表、關(guān)鍵代碼講解算法實現(xiàn)，然后給出實驗數(shù)據(jù)，后給出實驗結(jié)果與分析，寫作上盡量做到簡單易懂。每章完整的源代碼掃描下面二維碼即可下載，每個算法一個Python工程，實驗數(shù)據(jù)就在每個工程的data文件夾下。代碼風格盡量保持一致，讓讀者更容易理解。
參與本書寫作工作的幾位作者都是長期在機器學習領(lǐng)域從事科學研究、工程實踐、項目合作的科研人員和高校工作者。我們的想法是通過我們的努力，以開放的心態(tài)，能夠幫助到更多的希望學習機器學習的讀者。
即使是作為一本入門級的學習讀物，整個書稿從開始有這個想法到后出版前前后后也修改幾十稿。同時我們也參考學習了很多機器學習的書籍和網(wǎng)絡(luò)資源，真高興當下國內(nèi)有許多學者、產(chǎn)業(yè)界人員和互聯(lián)網(wǎng)熱心人提供這么多優(yōu)秀的學習資源。誠然，即便是我們非常努力完善書稿，由于我們水平有限和時間倉促，可能還會有這樣或那樣的問題，還請讀者海涵，并懇請批評指正。另外，我們算法自身也在更新迭代，凡是內(nèi)容有更新的地方都會體現(xiàn)在本書的后繼版本中，我們也希望本書的第二版、第三版等不僅僅是內(nèi)容的更誤，還會加入更多有趣的算法，從傳統(tǒng)機器學習到深度學習、增強學習。其實，機器學習經(jīng)典算法又何止十大呢。
后，感謝所有直接或間接參與支持本書寫作的同事朋友，感謝實驗室學生在本書的寫作過程中幫著收集材料、提意見、討論書稿，所有的過程都是美好回憶。
本書的完成得到國家重點研發(fā)計劃(2021YFF0704102)、國家自然科學基金(No. 62006032,62072066)、重慶市教育委重點合作項目（HZ2021008）、重慶市教育委科學技術(shù)研究項目(No.KJZD�睰201900603,KJQN201900629)、重慶市研究生教育教學改革項目(No.yjg183081)、重慶市高等教育教學改革項目(No.203398)、重慶郵電大學出版基金資助。

作者
2021年12月