譯者序

學者貴知其當然與所以然，若偶能然，不得謂為學。 這是中國民主革命先驅(qū)孫中山警誡自己并勉勵后人的學問之道。
我們正處于數(shù)據(jù)科學和機器學習蓬勃發(fā)展的時代，快速增長的海量數(shù)據(jù)給我們提供了源源不斷的數(shù)字資源，日新月異的機器學習技術讓我們能從中提取有用的價值，似乎人人都能分享時代發(fā)展的成果，又似乎很少有人能說清楚這背后的技術奧秘。在教學實踐中，我們看到很多高校爭先恐后地開設數(shù)據(jù)科學與人工智能專業(yè)，也發(fā)現(xiàn)很多學生自愿放棄傳統(tǒng)優(yōu)勢專業(yè)，轉(zhuǎn)攻數(shù)據(jù)科學、機器學習和人工智能等新興學科。
了解機器學習的讀者，一定聽說過被無數(shù)人奉為經(jīng)典，又很難啃的西瓜書《機器學習》。西瓜書的作者周志華曾經(jīng)指出，研究的目的是發(fā)現(xiàn)新知識、發(fā)明新技術，而研發(fā)則是利用已有的知識和技術進行研制、開發(fā)。由于Python、Scikit�睱earn等相關軟件的易用性，簡單調(diào)用現(xiàn)成的機器學習算法確實能夠解決一些問題，此謂知其然；而要真正把研究做深做精，寫出有深度、有價值的好文章，一定要理解實際問題或機器學習算法背后的數(shù)學和統(tǒng)計知識，此謂知其所以然。
當你不滿足于簡單應用現(xiàn)成的工具和方法，當你在迷信機器學習方法是黑盒的假設，當你想真正理解數(shù)據(jù)科學和機器學習的算法思想時，本書就是為你精心準備，讓你知其然也知其所以然的理想選擇。本書系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、回歸、分類、決策樹和集成學習以及當前最流行的深度學習等內(nèi)容，其中交叉熵方法、蒙特卡羅方法等很多內(nèi)容本身就是作者的原創(chuàng)成果，由作者自己介紹最合適。
本書的每一個定理都有嚴謹?shù)淖C明，主要算法都通過偽代碼描述了輸入、輸出及詳細過程，全書配套簡潔實用的Python代碼，代碼可以通過本書的GitHub主頁下載使用。本書每一章都有豐富的配套習題，能夠滿足你進一步提升自我的需要，部分章節(jié)還給出了擴展閱讀資料。另外，本書附錄部分系統(tǒng)地介紹了線性代數(shù)、泛函分析、多元微分、優(yōu)化問題和概率統(tǒng)計等數(shù)學基礎知識。本書可以作為高等院校數(shù)據(jù)科學、機器學習和人工智能等學科高年級本科生或研究生的教材，也可以作為機器學習領域相關從業(yè)人員的參考書和工具書。
本書第3章和附錄C由解放軍信息工程大學劉楠副教授翻譯，其余章節(jié)由河南工業(yè)大學人工智能與大數(shù)據(jù)學院于俊偉副教授翻譯。本書翻譯工作得到2021年度河南省重點研發(fā)與推廣專項（科技攻關）（212102210152）、河南工業(yè)大學第二批青年骨干教師培育計劃項目的資助。感謝機械工業(yè)出版社讓我翻譯這本優(yōu)秀的作品。感恩為河南水災、全國疫情無私奉獻的所有人，是他們讓我在困境中仍能安靜地完成本書的翻譯工作。由于譯者水平有限，錯誤和疏漏在所難免，歡迎廣大專家和讀者提出寶貴意見。
于俊偉
2021年8月



前言

在當前自動化、云計算、算法、人工智能和大數(shù)據(jù)的世界中，很少有主題像數(shù)據(jù)科學和機器學習如此相關。它們的流行不僅在于它們對現(xiàn)實生活問題的適用性，還在于它們天然地融合了許多不同的學科，包括數(shù)學、統(tǒng)計、計算機科學與工程和金融。
對于開始學習這些主題的人來說，大量的計算方法和數(shù)學思想可能會讓你不知所措。有些人可能只滿足于學習如何將現(xiàn)成的算法應用于實際情況。但是，如果黑盒算法的假設被違背了，我們還能相信其結(jié)果嗎？該如何調(diào)整算法？要真正理解數(shù)據(jù)科學和機器學習，重要的是理解其背后的數(shù)學和統(tǒng)計知識，以及由此產(chǎn)生的算法。
本書的目的是提供易于理解，但內(nèi)容全面的數(shù)據(jù)科學和機器學習清單。它面向任何有志于更好地理解數(shù)學和統(tǒng)計學知識的人，這些知識是數(shù)據(jù)科學中豐富多樣的思想和機器學習算法的基礎。我們認為，雖然計算機語言更迭不息，但潛在的關鍵思想和算法將永遠存在，并將成為未來發(fā)展的基礎。
在開始介紹本書主題之前，我們想說幾句撰寫本書的哲學。這本書源于澳大利亞昆士蘭大學和新南威爾士大學的數(shù)據(jù)科學和機器學習課程。教授這些課程時，我們注意到學生們不僅渴望學習如何應用算法，而且還渴望了解這些算法的工作原理。然而，許多現(xiàn)有的教科書要么背景知識(如測度論和泛函分析)太多，要么背景知識太少(大多都是黑箱算法)，經(jīng)常脫節(jié)和相互矛盾的網(wǎng)絡資源又會造成信息過載，這使學生們更難逐步建立自己的知識體系。因此，我們想寫一本關于數(shù)據(jù)科學和機器學習的書，將相關內(nèi)容像故事一樣串起來，并在附錄中給出重要的故事背景。故事由淺入深，逐漸發(fā)展起來。附錄包含了所有必要的背景知識，例如線性代數(shù)與泛函分析(附錄A)、多元微分與優(yōu)化問題(附錄B)以及概率與統(tǒng)計(附錄C)。此外，為了讓抽象的思想變得生動，我們相信讓讀者看到理論直接轉(zhuǎn)化為算法的實際實現(xiàn)過程是很重要的。經(jīng)過深思熟慮，我們選擇Python作為編程語言。Python是免費提供的，并已被許多數(shù)據(jù)科學和機器學習從業(yè)者選作編程語言。它有許多好用的數(shù)據(jù)操作包(通常從R語言移植而來)，其設計讓編程更容易。附錄D對Python進行了詳細介紹。
為了使本書篇幅合理，我們必須對主題做出選擇。重要思想和各種概念之間的聯(lián)系通過加粗字體來突出顯示。關鍵定義和定理通過加框來突出顯示。我們盡可能地提供了定理的證明。最后，我們非常重視數(shù)學符號。通常情況下，一旦用一致和簡潔的符號系統(tǒng)表示，看似困難的想法會突然變得顯而易見。我們使用不同的字體來區(qū)分不同類型的對象。向量、矩陣用黑斜體字母表示，如x和X，并通過大寫和小寫字母來區(qū)分隨機向量和它們的值，例如X表示隨機向量，x表示隨機向量的值或結(jié)果。集合通常用書法體字母G、H來表示。概率和期望的符號分別是P和E。概率分布由無襯線字體表示，如Bin和Gamma，普遍使用的正態(tài)分布和均勻分布符號和除外。數(shù)學符號中匯總了最重要的符號和縮寫。
數(shù)據(jù)科學為理解和處理數(shù)據(jù)提供了必要的語言和技術。它涉及數(shù)字數(shù)據(jù)的設計、收集、分析和解釋，目的是提取模式和其他有用信息。機器學習與數(shù)據(jù)科學密切相關，它研究從數(shù)據(jù)中學習的算法和計算機資源的設計。本書內(nèi)容的組織大致遵循數(shù)據(jù)科學項目研究的典型步驟：收集數(shù)據(jù)以獲得要研究問題的相關信息；數(shù)據(jù)清洗、匯總和可視化；數(shù)據(jù)建模和分析；將模型的決策轉(zhuǎn)化為關于研究問題的決策和預測。由于本書面向數(shù)學和統(tǒng)計學，因此重點將放在建模和分析上。
第1章首先介紹如何使用Python中的數(shù)據(jù)操作包pandas來讀取、構(gòu)造、匯總和可視化數(shù)據(jù)。雖然本章涵蓋的內(nèi)容不涉及數(shù)學知識，但它是數(shù)據(jù)科學的一個明顯的切入點：更好地理解可用數(shù)據(jù)的性質(zhì)。第2章介紹統(tǒng)計學習的主要內(nèi)容。我們區(qū)分了監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習技術，討論了如何評估(無)監(jiān)督學習方法的預測性能。統(tǒng)計學習的重要部分是數(shù)據(jù)建模，我們介紹了數(shù)據(jù)科學中各種有用的模型，包括正態(tài)線性模型、多元正態(tài)模型和貝葉斯模型。機器學習和數(shù)據(jù)科學中的許多算法都使用了蒙特卡羅方法，因此第3章介紹蒙特卡羅方法。蒙特卡羅方法可用于模擬、估計和優(yōu)化。第4章介紹無監(jiān)督學習，討論諸如密度估計、聚類和主成分分析等方法。第5章介紹監(jiān)督學習，解釋許多回歸模型背后的思想。在這一章，我們還描述了如何使用Python的statsmodels包來定義和分析線性模型。第6章在第5章的基礎上提出了核方法和正則化的強大概念，利用再生核希爾伯特空間理論，使得第5章的基本思想得以巧妙地展開。第7章介紹分類任務，這種任務也屬于監(jiān)督學習框架，因此這章考慮各種分類方法，包括貝葉斯分類、線性判別分析和二次判別分析、K近鄰和支持向量機。第8章探討利用樹結(jié)構(gòu)進行回歸和分類的通用方法。第9章探索神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習的工作原理，證明這些學習算法具有簡單的數(shù)學解釋。每章的結(jié)尾都提供了大量的練習。



每一章的Python代碼和數(shù)據(jù)集可以從GitHub網(wǎng)站https://github�眂om/DSML�瞓ook下載。


致謝
第1章和第5章的一些Python代碼改編自文獻\[73\]。感謝Benoit Liquet提供這些代碼，也感謝Lauren Jones將R代碼轉(zhuǎn)換成Python代碼。
感謝所有通過評論、反饋和建議為本書做出貢獻的人，他們是Qibin Duan、Luke Taylor、Rémi Mouzayek、Harry Goodman、Bryce Stansfield、Ryan Tongs、Dillon Steyl、Bill Rudd、Nan Ye、Christian Hirsch、Chris van der Heide、Sarat Moka、Aapeli Vuorinen、Joshua Ross、Giang Nguyen以及匿名的評論者。David Grubbs作為本書的編輯，他的專業(yè)精神和對細節(jié)的關注值得特別稱贊。
本書在澳大利亞數(shù)學科學研究所2019年暑期班進行了測試，80多名優(yōu)秀的高年級本科生(優(yōu)等生)在Zdravko I�盉otev講授的機器學習的數(shù)學方法課程中使用了本書。感謝他們提供寶貴的反饋意見。
特別感謝Robert Salomone、Liam Berry、Robin Carrick和Sam Daley，他們針對全書內(nèi)容給出了非常詳細的評論意見，并編寫、改進了我們的Python代碼。他們的熱情、洞察力和善意的幫助是無價的。
當然，如果沒有家人的愛心支持、耐心陪伴和鼓勵，這些工作是不可能完成的，我們由衷地感謝他們。
本書得到了澳大利亞研究委員會數(shù)學與統(tǒng)計前沿卓越中心的資助，資助編號為CE140100049。
Dirk P�盞roese、Zdravko I�盉otev、
Thomas Taimre和Radislav Vaisman
布里斯班、悉尼