前言

本書基于我在商學院的教學經驗而創作，是關于機器學習的一本入門書籍，讀者面向商學院學生和企業管理團隊。本書的技術性不算太強，其目的不是要把讀者培養成數據科學家，而是讓讀者了解“數據科學家”這個職業，并介紹這些數據科學家如何助推企業發展。

很多學生認識到，機器學習已經對業界產生了巨大的影響，從業者只有掌握機器學習的基礎知識，才能在競爭日趨激烈的世界中生存。今天，業界所有高管都需要知道如何使用計算機；明天，業界所有高管都需要熟知大數據的含義，并需要與數據科學家合作，以此提高自身的競爭力。

在本書中，我并沒有使用矩陣或向量運算，也沒有使用微積分（除了在第6章的附錄中使用微積分來解釋反向傳播）。雖然這些量化知識很有用，但根據我的觀察，大多數商學院學生和企業高管對這些知識并不熟悉。

本書介紹了數據科學家最常用的算法，掌握這些算法能夠讓讀者根據自身情況，與數據科學家高效合作。在本書中，我通過使用不同的數據集來解釋算法。這些數據集可以從以下網站下載：www-2.rotman.utoronto.ca/~hull）。

本書使用的數據集附帶Excel工作表和Python代碼，我注意到，在選修我的課程之前，幾乎所有的學生都能熟練使用Excel工作表，但我認為所有的從業人員還應該盡快適應Python代碼。幾乎所有學生都已經認識到，編碼技能已經成為業界人士必需的技能。

讀者可以從我的網站上下載Power Point幻燈片，歡迎選擇采用本書的教師根據自己的需要對幻燈片進行調整。

在本書的寫作過程中，很多人曾給予我幫助。我要特別感謝Jay Cao、Jeff Li和Niti Mishra，他們提供了本書附帶的大部分Python代碼。我還要感謝羅特曼管理學院金融創新實驗室及全球金融服務風險研究所（Global Risk Institute in Financial Services）為機器學習和金融創新研究以及相應教學資料的開發提供資金支持。Peter Christoffersen（他于2018年不幸英年早逝）和Andreas Park是我在FinHub的同事，他們為我寫作本書提供了很多靈感。

歡迎讀者來信對本書做出評價并給出建議，我的電郵地址是hull@rotman.utoronto.ca。