推荐序

我们生活在数据洪流中。根据最新的估计，每天会产生大约2.5艾（1018）字节的数据。这个数据量非常之大，其中超过90%都是近十年产生的。然而，大部分信息都没有得到充分的利用，究其原因，可能是因为数据量超出了常用分析方法的处理范围，也可能是因为人类智力有限，无法处理如此庞大的数据。

通过机器学习，我们可以使用计算机处理数据、对数据进行学习，从而打破大数据看似牢不可破的禁锢，并形成我们自己的见解。无论是支持谷歌搜索引擎的超级计算机，还是人们每天使用的智能手机，机器学习在日常生活中确实起到了不可或缺的作用，通常，我们并没意识到它的存在。

大数据的开拓者为人们打开了一个崭新的领域，我们有必要进一步了解机器学习。什么是机器学习？机器学习是如何工作的？如何利用机器学习去探索未知，处理个人事务，抑或是在互联网上找到自己最喜欢的电影？Sebastian Raschka是我的好友兼同事，本书不仅涵盖了上述几点，还包含更多的精彩内容。

Sebastian坚持不懈地将他的业余时间都贡献给了机器学习开源社区。过去几年，Sebastian已经完成了许多本使用Python进行机器学习及数据可视化的入门教程。他还是多个Python开源包的贡献者，其中有几个已经成为Python机器学习工作流中的核心组件。

Sebastian精通机器学习，我确信他对Python机器学习的深刻见解将会让不同层次的从业者从中收益。对于任何想开阔自己在机器学习领域的视野，或者想获得更多实操经验的读者来说，我强烈推荐此书。

Randal S.Olson博士

宾夕法尼亚大学人工智能与机器学习领域的研究员