机器学习入门：理论与应用(第三版)

《机器学习介绍》(第三版，阿尔帕伊丁著，麻省理工学院出版社，2014年)是一本深入探讨现代计算机科学领域中机器学习核心概念的重要著作。随着大数据时代的到来，机器学习作为数据处理与知识转化的关键技术，其影响力正在迅速扩大。作者埃蒂姆·阿尔帕伊汀在书中阐述了以下几个关键知识点： 1. **领域增长与挑战**：机器学习是计算机科学中发展最为迅速的领域之一，其增长不仅源于数据量的爆炸性增长，还在于理论的不断进步。无论是天文学、生物学等科研领域，还是日常生活中的数字化转型，如数字足迹的加深，都导致了海量数据的产生和积累。 2. **数据的价值**：静止的数据没有实际价值，只有通过智能分析和处理才能转化为有用的信息。本书强调了数据挖掘和利用的重要性，如何将看似无用的数据转变为创造性的产品和服务，机器学习在这个过程中扮演着关键角色。 3. **学习方法与应用**：机器学习的核心是让计算机系统通过模式识别、算法优化和统计模型来自动学习和改进，而无需明确编程。这包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种方法，每种方法都有其特定的应用场景，如预测、分类、聚类和决策支持等。 4. **编辑团队与系列出版物**：这本书是《适应性计算与机器学习》系列的一部分，由托马斯·迪特里希编辑，克里斯托弗·毕晓普、大卫·赫克曼、迈克尔·乔丹和迈克尔·克莱恩担任副编辑。这个系列旨在提供一系列关于适应性计算和机器学习的深度学术资源。 5. **版权与获取**：《机器学习介绍》享有版权保护，未经书面许可，禁止任何形式的复制或机械手段传播。对批量购买折扣有兴趣的读者可以联系出版社获取相关信息。 6. **排版与出版信息**：该书采用10/13磅的Lucida Bright字体，由作者使用LaTeX 2ε排版，美国印刷并装订。同时提供了美国国会图书馆的公共目录记录，包含了参考文献和其他相关资料，为学习者提供了全面的学习资源。 通过阅读这本书，读者将深入了解机器学习的基本原理、算法和技术，以及如何在现实世界中有效应用这些工具解决复杂问题。随着人工智能和数据科学的持续发展，这本书对于任何希望在这个领域有所建树的人来说都是不可或缺的参考资料。