作为一门应用型学科，机器学习植根于数学理论，落地于代码实现。这就意味着，掌握公式推导和代码编写，方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上，分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式推导和代码实现，旨在帮助机器学习学习者和研究者完整地掌握算法细节、实现方法以及内在逻辑。

本书作者对于人工智能的发展、应用和影响问题的研究已有几年的时间：初关注人工智能的微观应用问题，对于无人经济的内涵、分类、发展机制、应用模式等做了一些探索；后来研究兴趣转移到宏观层面，重点关注人工智能发展对于就业的影响，本书是作者近两年研究的总结。未来作者将把研究重点转向人工智能发展背景下的分配问题。随着人工智能发展导致劳动被大量替代，社会保障制度的完善将成为维持经济正常运转和社会稳定的关键，当人工智能的发展和应用根本改变了劳动方式、生产方式、资源配置方式、就业结构、经济制度乃至所有制结构时

近年来，演化计算作为计算智能中传统的优化技术，已经广泛应用于求解各种数据挖掘问题，形成了一种基于遗传的机器学习新范式学习分类器。一方面，在真实场景中采集的原始数据不可避免地包含着冗余乃至噪声属性的信息，这些不相关的特征将对学习分类器算法的学习性能与计算效率造成负面影响。另一方面，学习分类

本书重点研究机器学习的数学理论。第壹部分探讨了在非凸优化问题中，选择梯度下降步长来避免严格鞍点的*优性和自适应性。在第二部分中，作者提出了在非凸优化中寻找局部极小值的算法，并利用牛顿第二定律在一定程度上得到无摩擦的全局极小值。第三部分研究了含有噪声和缺失数据的子空间聚类问题，这是一个由随机高斯噪声的实际应用数据和/或含有均匀缺失项的不完全数据激发的问题。*后，提出了一种新的具有粘性网正则化的VAR模型及其等价贝叶斯模型，该模型既考虑了稳定的稀疏性，又考虑了群体选择。

本书图文并茂地将人工智能在过去的发展清晰地呈现在读者面前。机器真的可以思考吗？人的思维只是一个复杂的计算机程序吗？本书着眼于人工智能这个有趣和前沿的科学问题，从神经学、心理学、哲学等不同学科范畴集中探讨了其背后的一些主要话题和争议。