本书特点

应用机器学习、人工智能技术不仅需要理解算法原理，还需要对算法参数调优、算法使用时的数据要求、算法输出结果，以及如何在具体业务场景使用数据挖掘模型等方面都有所了解，这样才能真正发挥数据价值，产生实际的业务效果。

本书作者结合多年来给不同的大型机构“构建数据挖掘模型、解决实际业务问题”的实践，总结归纳技术、应用等方面的经验，以“介绍较新机器学习及人工智能技术”和“如何应用这些技术解决实际问题”两个方面作为本书的整体选题思路。总体来讲，本书具有如下两个主要特点。

（1）介绍较新的技术

有监督学习的建模技术早已不是只懂得算法就可以了。目前基于集成学习、Grid Search、交叉验证等自动化建模技术方兴未艾，这些技术在专门的章节作了重点介绍；基于序列模式挖掘、序列规则、序列预测等进入公众视野还较新的技术在实际业务中有巨大的价值，这些也是本书介绍的重点；对于目前比较火热的深度学习、对抗学习等内容，本书也有专门的章节进行介绍。从这些技术的特点来看，已经具备了增强型分析的部分特点，如集成学习的技术就是旨在将多个模型结合起来，达到相对于单独采用一个模型而明显改善的效果。

（2）兼顾原理与大量实例

按照深入浅出的方式介绍算法原理、参数调优及使用方法等信息，并结合实际例子展示如何使用以及使用时的思路。笔者采用“深入浅出的原理介绍+实际使用的案例”的内容安排，期望能够让读者真正了解机器学习及人工智能的技术原理、特点与使用方法，并能直接在实践中起到指导作用。

除此之外，在本书中涉及汉语直译不能达意的词汇时都是采用英语原词，方便读者能够与科技类的英文材料对应，尽量避免生硬翻译带来的疑惑。在本书的大量实例中，代码注释基本上都是英文的，这与笔者多年的编码习惯有关。