机器学习基础：算法与理论探索

"《机器学习》是由Tom Mitchell撰写的一本权威教材，中文版本清晰易读。这本书涵盖了机器学习的核心算法和理论，旨在让读者理解如何通过计算机程序从经验中学习并提升性能。书中讨论了机器学习在各个领域的应用，如数据挖掘、信息过滤和自动驾驶等，并介绍了该领域近年来的重要进展。 本书的一大特色是它的跨学科性，整合了统计学、人工智能、哲学、信息论等多个领域的概念。尽管如此，书中的内容并不依赖于读者预先具备相关知识，而是会在需要时对这些领域的基本概念进行解释。特别关注的是与机器学习密切相关的概念，使读者能够从不同角度理解和应用机器学习。 这本书适合计算机科学、统计学和社会科学等相关专业的本科生和研究生作为教材，同时也适合作为软件开发人员和研究者的参考书籍。作者遵循三条主要原则编写此书：使其易于理解、包含博士生所需的基础知识以及保持理论与实践的平衡。书中不仅探讨了理论问题，如学习性能与训练样本数量的关系，还介绍了实际应用中的主要算法，并提供了算法实现和数据集的在线资源。 理论部分涵盖了统计学、计算复杂性和贝叶斯分析的理论成果，实践部分则涉及神经网络、决策树学习和贝叶斯分类器等算法的详细阐述。作者还特别感谢那些帮助创建在线资源的同事们，他们的贡献使得读者有机会亲手实践这些算法。 《机器学习》是一本全面而深入的教程，不仅提供了理论基础，还强调了实践操作，为读者提供了深入理解和应用机器学习的宝贵资源。"