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人工智能被广泛应用和普及，极大地提高了人们学习和工作的效率。而要深入理解人工智能，必须全面理解底层各类机器学习算法的基本原理。只有全面掌握机器学习的基础知识，才能更好地理解、提高和驾驭人工智能的各种应用。
本书分为13章，前7章为原理篇，重点讨论了机器学习模型建模的全部流程、各类常用的机器学习算法原理、深度学习和强化学习、机器学习涉及的最优化原理，以及自然语言处理算法原理；后6章为实践篇，重点讨论了信用卡客户细分、保险公司时间序列生活事件预测、电商网站交易欺诈预测、信用卡和信用贷款风险预测、美国旧金山房屋成交价格预测，以及股票短期回报率预测等多个实际应用场景。
本书内容系统、全面，理论知识覆盖面广，且保留了推导过程。实践案例中，深入浅出地讲解和展示了机器学习应用的具体流程。本书适合在各行业工作的数据科学家、在校学习人工智能和数据科学专业的学生、科技公司的管理者和决策者，以及人工智能的初学者和爱好者阅读。