｜关于本书｜
本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于“回归事物本质，规律性、系统性地思考问题”“理论为实践服务并且反过来充实理论，为更多人服务”的想法和初心，本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论，并结合实际商业场景落地。
全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解，这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明，更多是对于理论背后的“到底是什么，为什么要这样做”的通俗理解。尽可能通过对应到日常生活中的现象来进行讲述。第2部分是机器学习模型、方法及本质，这一部分针对机器学习的方法论及具体的处理过程进行阐述。涉及数据准备、异常值的检测和处理、特征的处理、典型模型的介绍、代价函数、激活函数及模型性能评价等，是本书的核心内容。我们学习知识的主要目的是解决问题，特别是对于企业的从业人员，对在商业实战环境中出现的问题，希望通过机器学习的方式来更好地解决。第3部分是机器学习实例展示。
本书内容系统、选材全面、知识讲述详细、易学易用，兼具实战性和理论性，适合机器学习的初学者与进阶者学习使用。
｜关于作者｜
叶新江，一个一直对计算机相关技术保有热情的老兵。曾在银行、通信、软件行业从事技术及管理工作多年。2011年离开微软后，加入浙江每日互动（个推）创业，并担任公司首席技术官。“业务成功、技术进步、团队成长”是我对技术团队的定位，“每日生活，科技改变”“数据让产业更智能”是我的工作理念。目前还担任浙江每日互动研究院院长、浙江人工智能学会理事等职务。
