譯者序

在現(xiàn)代科技迅速發(fā)展的今天，機器學(xué)習(xí)作為人工智能（AI）的重要基礎(chǔ)，已經(jīng)深入到各個領(lǐng)域。AI領(lǐng)域正吸引著日益增多的愛好者關(guān)注。然而，很多人在面對海量的數(shù)學(xué)公式和煩瑣的推導(dǎo)過程時感到望而卻步，其根本原因并非讀者能力有限，而是市面上現(xiàn)有的圖書資料未能充分激發(fā)讀者的興趣和積極性。

Josh Starmer的《StatQuest圖解機器學(xué)習(xí)》這本書以其獨特的圖文形式和幽默的語言風(fēng)格，深入淺出地闡釋了機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)和高階知識。這種展現(xiàn)形式能夠與讀者形成良性互動，提供正向反饋，使得初學(xué)者對機器學(xué)習(xí)以及人工智能產(chǎn)生更大的興趣。同時，相關(guān)從業(yè)人員也可以反復(fù)閱讀，不斷從中汲取新的知識。

本書前3章著重介紹了機器學(xué)習(xí)的整體框架和主要思想，從第4章起，介紹了各種機器學(xué)習(xí)算法：從基礎(chǔ)的線性回歸（第4章）和邏輯回歸（第6章）到樸素貝葉斯（第7章）和決策樹（第10章），最后介紹了支持向量機（第11章）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（第12章）。在介紹機器學(xué)習(xí)算法的同時，本書還穿插介紹了機器學(xué)習(xí)的進(jìn)階知識和實用技巧，如梯度下降法（第5章）、模型性能度量（第8章）和防止過擬合的正則化方法（第9章）。閱讀本書的讀者需要掌握高中數(shù)學(xué)知識及基礎(chǔ)的導(dǎo)數(shù)概念。對于導(dǎo)數(shù)尚不熟悉的讀者，可以通過翻閱本書附錄，快速回顧相關(guān)知識。

我國在AI領(lǐng)域的發(fā)展可謂突飛猛進(jìn)，政府和企業(yè)均在大力推動AI的研究與應(yīng)用。機器學(xué)習(xí)囊括了深度學(xué)習(xí)這一子領(lǐng)域，該領(lǐng)域利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜數(shù)據(jù)，并進(jìn)一步將其應(yīng)用于大型語言模型，以處理和生成自然語言文本等多樣化應(yīng)用。學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的重要性在于，它已然成為現(xiàn)代AI技術(shù)的基石，推動了眾多前沿應(yīng)用的發(fā)展。

通過翻譯本書，我們期望能為國內(nèi)的AI從業(yè)者和愛好者提供優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)資源，助力他們在機器學(xué)習(xí)及人工智能的廣闊天地中自由翱翔。在翻譯過程中，我和潘文皓博士深感責(zé)任重大。我們不僅要準(zhǔn)確傳達(dá)原書的知識內(nèi)容，還要竭力保留其通俗易懂和富有趣味性的文風(fēng)。我們致力于在維持原著精髓的同時，使譯文更加貼近中文讀者的閱讀習(xí)慣和理解方式。盡管如此，受我們自身水平和時間所限，譯文中難免存在瑕疵，懇請廣大讀者批評、指正。

在此特別感謝電子工業(yè)出版社的張慧敏編輯和孫東燕編輯，她們在本書的翻譯和出版過程中給予了寶貴的支持和悉心的指導(dǎo)，沒有她們的辛勤付出，本書難以如此順利地呈現(xiàn)在廣大讀者面前。

錢辰江