机器学习入门：应用与方法详解

《机器学习入门》第三版是一本全面介绍机器学习领域的教材，旨在教导读者如何编程计算机利用实例数据或过去经验解决特定问题。该书不仅关注于基础概念，还涵盖了广泛的主题，使读者能够深入了解不同领域的理论基础，如统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理、控制和数据挖掘等。作者通过将各种方法整合，提供了一种统一的方法来理解和处理机器学习问题。 书中首先定义了机器学习并列举了实际应用的例子，如预测消费者行为、面部识别、语音识别、机器人优化和生物信息学数据分析。对于学习者来说，本书特别强调了监督学习、贝叶斯决策理论、参数化方法、多元方法、维度降低、聚类分析、非参数方法、决策树、线性判别、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、评估和比较分类算法、结合多个学习器以及强化学习等核心概念和技术。所有算法都以易于理解的方式进行解释，使得学生可以直接将书中的理论知识转化为计算机程序。 该书适合高级本科生和研究生阅读，前提是他们已经具备计算机编程、概率论、微积分和线性代数的基础知识。对于计算机科学领域的工程师而言，本书同样具有价值，因为它提供了机器学习方法的实际应用指导。此外，该系列图书的完整列表可在本书末尾找到。 版权方面，未经麻省理工学院出版社书面许可，不得以任何形式（包括复印、录音或信息存储与检索）复制本书的任何部分。关于批量折扣的更多信息，可通过电子邮件special_sales@mitpress.mit.edu查询。本书采用10/13磅的Lucida Bright字体排版，并由作者使用LaTeX2ε编纂，印刷和装订在美国。图书馆编目信息包含在书中。