本书是关于机器学习的核心算法和理论，并明确了算法的过程。它涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括概念学习、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等。作者对每一个主题进行了详尽和直观的解释，并给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习课程的教材。
机器学习是一种系统中的变化，使系统比以前更有效地去做同样的工作。它是一种多侧面的现象，涉及获取新的知识、发展机械技能和认知能力、将新知识组织成通用化和有效的表达形式、以及发现新事实和理论的过程。因此，研究机器学习是为了探索人类智能的机理，并将其应用于工程的科学。在这个过程中，人们不可避免地会问道：“人类怎样做才能获取这种特殊技能（或知识）？”
机器学习的研究具有重要的意义。首先，它可以帮助人们更好地理解和模仿人类智能的机理，从而为人工智能的发展提供指导。其次，机器学习的应用可以提高工作效率，并在各个领域发挥作用，如医疗保健、金融、交通等。此外，机器学习还可以帮助人们发现新的知识和理论，对学术研究和科学领域有重要的推动作用。
机器学习有着广泛的应用领域。在医疗保健领域，机器学习可以帮助医生诊断疾病、预测病情发展、设计个性化的治疗方案等。在金融领域，机器学习可以用于风险评估、投资组合优化、信用评分等方面。在交通领域，机器学习可以帮助交通管理部门提高交通流量管理效率、优化路线规划等。此外，机器学习还被广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域。
机器学习的发展离不开各种算法和理论的支持。本书在概述了机器学习的基本概念之后，介绍了一些核心算法和理论，包括决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习等。这些算法和理论在实际应用中发挥着重要的作用，能够帮助人们处理大规模的数据、发现数据之间的关联、进行预测和决策等。
总之，机器学习是一种重要的研究领域，对人工智能的发展和各个领域都具有重要的意义。本书详细介绍了机器学习的基本概念、核心算法和理论，适合作为机器学习课程的教材，也适合作为从事相关研究和应用工作的参考书。希望通过学习和研究本书，读者能够更好地理解和应用机器学习，为人工智能的发展和社会的进步做出贡献。
