譯者序

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中最能夠體現(xiàn)機(jī)器智能的一個(gè)分支，也是人工智能領(lǐng)域發(fā)展最快的一個(gè)分支，其主要研究計(jì)算機(jī)如何模擬人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)和技能，并在對(duì)新知識(shí)不斷學(xué)習(xí)的過(guò)程中逐步提升計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)能力。數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)算法和模型是機(jī)器學(xué)習(xí)的三要素，計(jì)算機(jī)通過(guò)輸入的數(shù)據(jù)，利用相關(guān)的學(xué)習(xí)算法，得到穩(wěn)定的模型結(jié)構(gòu)，產(chǎn)生可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程分為4個(gè)主要步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)或模型訓(xùn)練、模型評(píng)估以及新數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否有標(biāo)注，機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)兩大類(lèi)。除此之外，機(jī)器學(xué)習(xí)還包括集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)等內(nèi)容。

本書(shū)通過(guò)具體的編程實(shí)踐案例，全面系統(tǒng)地講述了機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的核心內(nèi)容。全書(shū)共分為13章，包括機(jī)器學(xué)習(xí)概述、基于OpenCV的數(shù)據(jù)處理、監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)表示和特征工程、基于決策樹(shù)的醫(yī)療診斷、基于支持向量機(jī)的行人檢測(cè)、基于貝葉斯學(xué)習(xí)的垃圾郵件過(guò)濾、基于深度學(xué)習(xí)的手寫(xiě)數(shù)字分類(lèi)、集成分類(lèi)方法、模型選擇與超參數(shù)調(diào)優(yōu)、OpenCV 4.0中的OpenVINO工具包等內(nèi)容。

為了便于學(xué)習(xí)，作者在GitHub上提供了相關(guān)用例的完整源代碼，供讀者下載使用。通過(guò)書(shū)中提供的用例代碼，讀者可以快速熟悉并掌握機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)。本書(shū)既適合想要從事機(jī)器學(xué)習(xí)及其相關(guān)領(lǐng)域研發(fā)的初學(xué)者，又適合致力于機(jī)器學(xué)習(xí)研究的高層次讀者。對(duì)于初次接觸機(jī)器學(xué)習(xí)及其相關(guān)領(lǐng)域的人員，在閱讀本書(shū)前，建議預(yù)先閱讀Python編程的相關(guān)書(shū)籍，或者學(xué)習(xí)有關(guān)Python編程的在線教程。

本書(shū)由重慶郵電大學(xué)教師劉冰博士歷時(shí)4個(gè)多月翻譯完成。為了能夠準(zhǔn)確地完成本書(shū)的翻譯，譯者查閱了大量有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及OpenCV 4.0等方面的中外文圖書(shū)資料。但因水平有限，譯文中難免存在疏漏，懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正。

感謝機(jī)械工業(yè)出版社華章公司的編輯，是他們的嚴(yán)格要求，使本書(shū)得以高質(zhì)量出版。

劉冰
liubing@cqupt.edu.cn