本书为了解机器学习提供了一种独特的途径。书中包含了新颖、直观而又严谨的基本概念描述，它们是研究课题、制造产品、修补漏洞以及实践不可或缺的部分。本书按照几何直觉、算法思想和实际应用（纵贯计算机视觉、自然语言处理、经济学、神经科学、推荐系统、物理学和生物学等学科）的顺序，为读者提供了深入浅出的基础知识和解决实际问题所需的实用工具。本书还包含了基于Python和MATLAB/OCTAVE语言的深入习题，以及对数值优化前沿技术的全面讲解。本书可为机器学习、计算机科学、电子工程、信号处理以及数值优化等领域的学生提供重要的学习资源，也可为这些领域的研究人员和从业者提供理想的参考资料。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。 本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的算法流程。 本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书，读者不仅可以了解机器学习的理论基础，也可以参照一些典型的应用案例拓展自己的专业技能。同时，本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习感兴趣的读者阅读。

Brett Lantz 在应用创新的数据方法来理解人类的行为方面有10余年经验。他最初是一名社会学家，在学习一个青少年社交网站分布的大型数据库时，他就开始陶醉于机器学习。从那时起，他致力于移动电话、医疗账单数据和公益活动等交叉学科的研究，并维护dataspelunking.com这个网站，该网站致力于分享有关探寻数据中所蕴含的洞察的知识。 译者简介 李洪成　统计学博士，现为上海金融学院副教授，是SPSS统计分析软件和R语言专家。他的研究方向为金融统计和数据挖掘。他曾出版多本著作，并在专业杂志发表多篇论文，代表著作有《SPSS18数据分析基础与实践》、《SPSS数据分析教程》、《时间序列预测实践教程》，译著有《R语言经典实例》、《数据挖掘与R语言》、《金融数据分析导论：基于R语言》等。

随着大数据的概念变得越来越流行，对数据的探索、分析和预测成为大数据分析领域的基本技能之一。作为探索和分析数据的基本理论和工具，机器学习和数据挖掘成为时下炙手可热的技术。R作为功能强大并且免费的数据分析工具，在数据分析领域获得了越来越多用户的青睐。 本书通过丰富的实际案例来探索如何应用R来进行现实世界问题的机器学习，如何从数据中获取可以付诸行动的洞察力。本书案例清晰而实用，讲解循序渐进，是一本用R进行机器学习的实用指南，既适用于机器学习的初学者，也适用于具有一定经验的老手，本书将帮助他们回答有关R的所有问题。

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Brett Lantz 在应用创新的数据方法来理解人类的行为方面有10余年经验。他最初是一名社会学家，在学习一个青少年社交网站分布的大型数据库时，他就开始陶醉于机器学习。从那时起，他致力于移动电话、医疗账单数据和公益活动等交叉学科的研究，并维护dataspelunking.com这个网站，该网站致力于分享有关探寻数据中所蕴含的洞察的知识。 译者简介 李洪成　统计学博士，现为上海金融学院副教授，是SPSS统计分析软件和R语言专家。他的研究方向为金融统计和数据挖掘。他曾出版多本著作，并在专业杂志发表多篇论文，代表著作有《SPSS18数据分析基础与实践》、《SPSS数据分析教程》、《时间序列预测实践教程》，译著有《R语言经典实例》、《数据挖掘与R语言》、《金融数据分析导论：基于R语言》等。

本书的主要内容有：定义产品目标，将其转化为机器学习问题。快速搭建第一条端到端流水线，创建初始数据集。训练和评估机器学习模型，解决性能瓶颈。将模型部署到生产环境，持续监控使用情况。

Emmanuel Ameisen has worked for years as a Data Scientist. He implemented and deployed predictive analytics and machine learning solutions for Local Motion and Zipcar. Recently, Emmanuel has led Insight Data Science's AI program where he oversaw more than a hundred machine learning projects. Emmanuel holds graduate degrees in artificial intelligence, computer engineering, and m...(展开全部)

本书是机器学习领域内一部具有里程碑意义的著作。包括哥伦比亚大学、北京大学在内的多个国内外名校均有以该书为基础开设的研究生课程。全书内容丰富，视野宽阔，深入浅出地介绍了目前机器学习重要的理论和关键的算法。