机器学习入门第二版：数据驱动的智能解决方案

《机器学习入门第二版》是一本深入讲解机器学习理论与应用的著作，由Thomas Dietterich担任主编，Christopher Bishop、David Heckerman、Michael Jordan和Michael Kearns担任副编辑，隶属于《适应性计算与机器学习》系列。本书旨在帮助读者理解和掌握如何通过实例数据或过往经验来编程计算机，使其能够优化特定的性能标准，解决那些人类专业知识无法直接编程的问题。 在当今社会，许多复杂任务对机器学习的需求日益增长，尤其是在那些人类难以精确表述规则的领域，如语音识别。例如，识别不同口音、年龄和性别的人说出的相同单词，虽然对我们来说相对容易，但我们很难解释具体的过程。正是在这种情况下，机器学习发挥了关键作用。它通过收集大量样本语音数据，通过学习算法将这些声音映射到对应的文本，实现了这一看似抽象的任务。 本书共分为多个章节，内容涵盖了机器学习的基本概念，包括监督学习（supervised learning）、无监督学习（unsupervised learning）、半监督学习（semi-supervised learning）和强化学习（reinforcement learning），以及深度学习（deep learning）等现代技术的介绍。作者着重强调了数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估以及模型优化等核心环节，这些都是实现有效机器学习的关键步骤。 此外，书中还探讨了机器学习中的重要概念，如模型泛化能力（generalization）、过拟合（overfitting）、欠拟合（underfitting）、正则化（regularization）和集成学习（ensemble learning）等，帮助读者理解如何避免常见的陷阱并提高模型的性能。同时，书中的案例研究和实践项目展示了如何在实际问题中应用机器学习技术，使理论知识更具实用性。 最后，版权信息指出，未经许可，任何电子或机械方式的复制，包括复印、录音或信息存储和检索，都必须得到出版商的书面许可。对于批量购买折扣，可通过电子邮件联系出版社获取更多信息。该书采用10/13磅的Lucida Bright字体排版，并在美国印刷装订，符合图书馆编目公共信息的要求。 《机器学习入门第二版》不仅提供了一门学科的全面介绍，而且是所有希望在这个快速发展的领域取得进展的专业人士和学生不可或缺的参考资料。通过阅读这本书，读者将掌握机器学习的基础原理，理解其在解决实际问题中的应用，并具备进一步探索更高级技术的能力。