2010版《机器学习介绍》：适应计算与机器学习系列

《机器学习导论（第二版）》是由麻省理工学院出版社于2010年出版的一部权威的机器学习专著。该书作为《适应性计算与机器学习》系列的一部分，汇集了多位知名学者如Thomas Dietterich、Christopher Bishop、David Heckerman、Michael Jordan和Michael Kearns等的编纂智慧，共同探讨和介绍了机器学习的核心概念和技术。 本书的“Introduction”部分可能涵盖了机器学习的基本定义、历史背景以及它在现代信息技术中的重要地位。它可能会解释机器学习是人工智能的一个分支，旨在通过数据和算法让计算机系统自动改进其性能，无需显式编程。这一部分可能还强调了机器学习的三个主要类型：监督学习（如分类和回归）、无监督学习（如聚类和降维）和强化学习，以及它们的应用场景，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。 书中详细介绍了各种核心算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等，并讨论了这些方法的工作原理、优缺点以及在实际问题中的优化策略。此外，可能还会涉及特征工程、模型评估和选择、过拟合和欠拟合的概念，以及交叉验证、网格搜索等常用的模型选择技术。 第二版的更新内容可能包括近年来发展迅速的深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在视觉和序列数据处理中的应用，以及深度学习在强化学习领域的进展，如AlphaGo等人工智能里程碑的实现。书中还会涉及大数据和云计算对机器学习的影响，以及如何处理非结构化和大规模数据。 在版权方面，所有内容未经书面许可不得任何形式复制或传播，体现了对知识产权的尊重。最后，书籍的排版采用LaTeX 2ε，印刷和装订在美国完成，并在图书馆编目信息中提供了完整的引用细节，确保学术研究的严谨性和规范性。 《机器学习导论（第二版）》是一本深入浅出的教材，不仅适合初学者了解机器学习基础，也对专业人士提供实用工具和最新研究成果，是机器学习领域的经典之作。