Python是一個高層次的結(jié)合了解釋性、編譯性、互動性和面向?qū)ο蟮哪_本語言。作為一門編程語言，其魅力遠超C#、Java、C和C 等編程語言，被昵稱為膠水語言，更被熱愛它的程序員譽為最美麗的編程語言。從云端和客戶端，再到物聯(lián)網(wǎng)終端，Python應(yīng)用無處不在，同時它還是人工智能（AI）首選的編程語言。
　　近年來，人工智能在全世界掀起了新的科技浪潮，各行各業(yè)都在努力涉足人工智能技術(shù)。而機器學(xué)習(xí)是人工智能的一種實現(xiàn)方式，也是最重要的實現(xiàn)方式之一。深度學(xué)習(xí)是目前機器學(xué)習(xí)比較熱門的一個方向，其本身是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的衍生，在圖像、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。數(shù)據(jù)挖掘主要利用機器學(xué)習(xí)界提供的技術(shù)來分析海量數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)庫界提供的技術(shù)來管理海量數(shù)據(jù)。例如，在對超市貨品進行擺放時，牛奶到底是和面包擺放在一起銷量更高，還是和其他商品擺在一起銷量更高，就可以用相關(guān)算法得出結(jié)論。由于機器學(xué)習(xí)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都是對數(shù)據(jù)之間的規(guī)律進行探索，所以人們通常將兩者放在一起提及。而這兩種技術(shù)在現(xiàn)實生活中也有著非常廣闊的應(yīng)用場景。例如，分類學(xué)習(xí)算法可以對客戶等級進行劃分，可以驗證碼識別，可以對水果品質(zhì)自動篩選等；回歸學(xué)習(xí)算法可以對連續(xù)型數(shù)據(jù)進行預(yù)測，以及對趨勢進行預(yù)測等；聚類學(xué)習(xí)算法可以對客戶價值和商圈做預(yù)測；關(guān)聯(lián)分析可以對超市的貨品擺放和個性化推薦做分析；而深度學(xué)習(xí)算法還可以實現(xiàn)自然語言處理方面的應(yīng)用，如文本相似度、聊天機器人及自動寫詩作畫等應(yīng)用。
　　縱觀國內(nèi)圖書市場，關(guān)于Python的書籍不少，它們主要偏向于工具本身的用法，如關(guān)于Python的語法、參數(shù)、異常處理、調(diào)用及開發(fā)類實例等，但是基于Python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)類的書籍并不是特別多，特別是介紹最新的基于深度學(xué)習(xí)算法原理和實戰(zhàn)的圖書更少。本書將通過具體的實例來講解數(shù)據(jù)處理和挖掘技術(shù)，同時結(jié)合最新的深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)及在線學(xué)習(xí)等理論知識和實用的項目案例，詳細(xì)講解16種常用的數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)算法。
本書有何特色
　　1．全程使用Python 3編程語言
　　本書通過Anaconda和Spyder提供的Python編程功能實現(xiàn)各種算法：
* 介紹了Scrapy框架和XPath工具；
* 重點介紹了TensorFlow工具的開發(fā)和使用；
* 以票務(wù)網(wǎng)為例，實現(xiàn)了網(wǎng)站票務(wù)信息的爬蟲案例。
　　2．剖析回歸分析的基本原理
　　回歸分析是一種應(yīng)用極為廣泛的數(shù)量分析方法。本書中的回歸分析相關(guān)章節(jié)實現(xiàn)了如下幾個重要例子：
* 對于線性回歸，介紹了如何使用一元線性回歸求解房價預(yù)測的問題；
* 實例演示了使用多元線性回歸進行商品價格的預(yù)測，以及使用線性回歸對股票進行預(yù)測；
* 通過環(huán)境檢測數(shù)據(jù)異常分析與預(yù)測這個實驗，用實例具體實現(xiàn)了邏輯回歸的過程。
　　3．詳解分類和聚類機器學(xué)習(xí)算法
　　在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中，對分類和聚類算法的研究及運用非常重要。書中著重研究了決策樹、隨機森林、SVM、HMM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K-Means和貝葉斯等算法，并實現(xiàn)了以下例子：
* 使用決策樹算法對鳶尾花數(shù)據(jù)集進行分類；
* 使用隨機森林對葡萄酒數(shù)據(jù)集進行分類；
* SVM中采用三種核函數(shù)進行時間序列曲線預(yù)測；
* HMM模型用于中文分詞；
* 用TensorFlow實現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
* 樸素貝葉斯分類器在破產(chǎn)預(yù)測中的應(yīng)用。
　　4．詳細(xì)地描述了常用的深度學(xué)習(xí)算法
　　本書相關(guān)章節(jié)中詳細(xì)地描述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等。主要有如下實例演示：
* 采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了雷達剖面圖識別實例；
* 使用LSTM模型實現(xiàn)了一個聊天機器人的程序；
* 通過DCGAN網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而產(chǎn)生人臉圖像。
　　5．討論了其他常用機器學(xué)習(xí)算法
　　本書中還討論了在線學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等常見的機器學(xué)習(xí)算法，例如：
* 演示在線學(xué)習(xí)Bandit算法與推薦系統(tǒng)；
* 使用Adaboost算法實現(xiàn)馬疝病的檢測。
　　6．提供了豐富而實用的數(shù)據(jù)挖掘源代碼，并提供了操作視頻和教學(xué)PPT
　　本書詳盡地描述了各種重要算法，并提供了很多來源于真實項目案例的源代碼。另外，還特別為本書制作了相關(guān)操作的教學(xué)視頻和專業(yè)的教學(xué)PPT和操作視頻，以方便讀者學(xué)習(xí)。
* 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雷達圖像識別項目；
* LSTM聊天機器人項目；
* HMM中文分詞系統(tǒng)；
* DCGAN的人臉生成模型。
本書內(nèi)容及知識體系
　　第1章主要對機器學(xué)習(xí)的基本概念進行了概述，介紹了5種Python開發(fā)工具，分別是IDLE、IPython、PyCharm、Jupyter Notebook、Anaconda和Spyder，對它們的特點進行了闡述，并選擇Anaconda和Spyder作為本書的開發(fā)工具。
　　第2章主要介紹了Python開發(fā)環(huán)境、計算規(guī)則與變量，并詳細(xì)介紹了Python常用的數(shù)據(jù)類型，分別是字符串、列表、元組和字典；還介紹了爬蟲的基本原理，其中重點介紹了Scrapy框架和XPath工具，并且以票務(wù)網(wǎng)為例實現(xiàn)了網(wǎng)站票務(wù)信息的爬取。
　　第3章首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析和線性回歸的基本概念，然后介紹了如何使用一元線性回歸求解房價預(yù)測的問題，最后介紹了使用多元線性回歸進行商品價格的預(yù)測。本章通過環(huán)境檢測數(shù)據(jù)異常分析與預(yù)測這個實驗，對邏輯回歸做出了具體的表現(xiàn)分析。
　　第4章是關(guān)于常用分類算法的講解，主要對決策樹和隨機森林的基本概念和算法原理進行了詳細(xì)闡述。本章使用決策樹對鳶尾花數(shù)據(jù)集進行分類，并使用隨機森林對葡萄酒數(shù)據(jù)集進行分類。通過學(xué)習(xí)本章內(nèi)容，讀者會對決策樹算法和隨機森林算法有更進一步的認(rèn)識。
　　第5章主要介紹了基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的一種機器學(xué)習(xí)方法支持向量機，通過尋求結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小來提高泛化能力，實現(xiàn)經(jīng)驗風(fēng)險和置信范圍的最小化，從而達到在統(tǒng)計樣本較少的情況下也能獲得良好的統(tǒng)計規(guī)律的目的，可利用SMO算法高效求解該問題。針對線性不可分問題，利用函數(shù)映射將原始樣本空間映射到高維空間，使得樣本線性可分，進而通過SMO算法求解拉普拉斯對偶問題。
　　第6章介紹了隱馬爾可夫模型要解決的三個基本問題，以及解決這三個基本問題的方法，帶領(lǐng)讀者深入學(xué)習(xí)解碼問題，并掌握解決解碼的Viterbi算法，運用Viterbi算法思想精髓將全局最佳解的計算過程分解為階段最佳解的計算，實現(xiàn)對語料的初步分詞工作。此外，本章還介紹了HMM模型用于中文分詞的方法。
　　第7章介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）的基本概念、特點、組成部分和前向傳播等內(nèi)容；闡述了單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念和原理；使用TensorFlow實現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進一步強化對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解和使用。
　　第8章主要介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及其在圖像識別領(lǐng)域中的應(yīng)用。本章帶領(lǐng)讀者掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各層，包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行雷達圖像識別，實現(xiàn)了對雷暴大風(fēng)災(zāi)害性天氣的識別，并以地面自動站出現(xiàn)7級大風(fēng)作為出現(xiàn)災(zāi)害性雷暴大風(fēng)天氣的判據(jù)，從而建立一套集雷暴大風(fēng)實時識別、落區(qū)預(yù)報及落區(qū)檢驗于一體的綜合系統(tǒng)。
　　第9章從自然語言處理的基礎(chǔ)知識引入了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并詳細(xì)闡述其原理及強大之處，最后使用它來實現(xiàn)聊天機器人。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于處理序列數(shù)據(jù)，例如一段文字或聲音、購物或觀影的順序，甚至可以是圖片中的一行或一列像素。
　　第10章介紹了聚類與集成算法的相關(guān)知識。K-Means聚類是一種自下而上的聚類方法，其優(yōu)點是簡單、速度快；Adaboost算法是Boosting方法中最流行的一種算法。集成算法便是將多個弱學(xué)習(xí)模型通過一定的組合方式，形成一個強學(xué)習(xí)模型，以達到提高學(xué)習(xí)正確率的目的。
　　第11章介紹了貝葉斯分類器分類方法，在一個真實數(shù)據(jù)集上執(zhí)行了樸素貝葉斯分類器的訓(xùn)練預(yù)測，取得了理想的效果；在圍繞實時大數(shù)據(jù)流分析這一需求展開的研究中，對在線學(xué)習(xí)Bandit算法的概念進行了闡述，并用Python進行了實驗分析；還對生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）進行了講解，同時也介紹了DCGAN網(wǎng)絡(luò)模型，并且使用DCGAN網(wǎng)絡(luò)進行了人臉生成實驗。
本書配套資源獲取方式
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本書讀者對象
* Python程序員；
* 對數(shù)據(jù)挖掘感興趣的人員；
* 對機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)感興趣的人員；
* 想轉(zhuǎn)行到人工智能領(lǐng)域的技術(shù)人員；
* 想從其他編程語言轉(zhuǎn)Python開發(fā)的人員；
* 喜歡編程的自學(xué)人員；
* 高校計算機等專業(yè)的學(xué)生；
* 專業(yè)培訓(xùn)機構(gòu)的學(xué)員。
本書閱讀建議
* 沒有Python開發(fā)基礎(chǔ)的讀者，建議從第1章順次閱讀并演練每一個實例。
* 有一定Python數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)的讀者，可以根據(jù)實際情況有重點地選擇閱讀各個模塊和項目案例。對于每一個模塊和項目案例，先思考一下實現(xiàn)的思路，然后再親自動手實現(xiàn)，這樣閱讀效果更佳。
* 有基礎(chǔ)的讀者可以先閱讀書中的模塊和Demo，再結(jié)合配套源代碼理解并調(diào)試，這樣更加容易理解，而且也會理解得更加深刻。
本書作者
　　本書由方巍主筆編寫。其他參與編寫和程序調(diào)試工作的人員還有王秀芬、丁葉文和張飛鴻。本書能得以順利出版，要感謝南京信息工程大學(xué)計算機與軟件學(xué)院2017級的全體研究人員，還要感謝在寫作和出版過程中給予筆者大量幫助的各位編輯！
　　由于筆者水平所限，加之寫作時間有限，書中可能還存在一些疏漏和不足之處，敬請各位讀者批評指正。聯(lián)系郵箱：hzbook2017@163.com。
　　最后祝大家讀書快樂！

　　編著者