机器学习入门：数学原理解析及算法实践

本书面向初学者，介绍了机器学习的基本方法，循序渐进的阐述了其中的数学原理，让读者能够知其然，然后知其所以然。书中结合应用场景，列举了大量编程实例帮助读者开展动手实践，理论与实践相辅相成，对算法原理产生更加直观和感性的认识。作者希望能够通过本书帮助读者揭开人工智能领域的神秘面纱，走进人工智能和机器学习的大门，了解其中的奥秘，甚至成为该领域的学习者、研究者和实践者。

这是一本面向初学者，介绍机器学习基本方法的书籍。书中结合应用场景，列举了大量编程实例帮助读者开展动手实践，理论与实践相辅相成，对算法原理产生更加直观和感性的认识。 本书分为两部分，第一部分介绍了专家系统、决策树、神经元和感知机、线性回归以及逻辑斯蒂回归和分类器等基本方法。其中，专家系统通过将领域知识和计算机推理逻辑分离，使得计算机专家可以专注于构建具有自动推理能力的专家系统引擎，而把抽取领域知识的工作交给更具专业性的领域专家。决策树通过信息熵来衡量分割的纯度，并采用贪心算法来选取最优的分割条件，从而构建决策树。神经元和感知机模型帮助我们理解和模拟生物神经元的活动，为构建复杂神经网络模型提供了重要的理论支持。线性回归通过建立数学模型，来定量描述自变量和因变量之间的关系，并通过对数据的观察和理解，来找到这个模型的参数，从而实现对因变量的预测。逻辑斯蒂回归模型可以将实数值映射到属于某一类别的概率，从而帮助我们更好地理解和解决问题。 第二部分介绍了人工神经网络、集成学习、聚类分析、强化学习以及自然语言处理等高级方法。其中，人工神经网络通过模拟生物神经元的活动，实现对输入数据的自动提取。集成