McGrawHill,.Tom.Mitchell.-机器学习（中文清晰）

### 机器学习基础理论与应用 #### 一、机器学习定义与目标 机器学习是一门研究计算机如何通过经验自动改进其性能的学科。随着技术的进步和应用范围的扩展，机器学习已经成为众多领域的核心技术之一，从金融风险评估到自动驾驶车辆的设计。 #### 二、机器学习的应用案例 - **数据挖掘**：例如，检测信用卡交易中的欺诈行为，通过分析大量交易数据识别异常模式。 - **信息过滤系统**：根据用户的历史阅读偏好推荐文章或新闻。 - **自动驾驶**：通过机器学习算法使车辆能够识别道路标志、行人和障碍物，从而实现在公路上的安全驾驶。 #### 三、机器学习的理论与实践 ##### 3.1 学科间的融合 机器学习借鉴了多个学科的知识和方法，包括但不限于： - **统计学**：用于数据分析和预测模型的构建。 - **人工智能**：涉及智能体的决策制定。 - **哲学**：探讨学习的本质和目的。 - **信息论**：研究信息的量化、存储和传输。 - **生物学**：启发了神经网络等模型的设计。 - **认知科学**：探索人类学习的心理机制。 - **计算复杂性**：分析算法的效率。 - **控制论**：关注系统的动态控制和调节。 ##### 3.2 教材特点 《机器学习》一书旨在全面介绍机器学习的核心理论与算法，无需读者具备深厚的专业背景知识。书中会适时引入必要的基础知识，如统计学、信息论等。 - **教学对象**：适合计算机科学、统计学和社会科学等专业的本科生和研究生，同时也可作为软件研发人员的参考书。 - **写作原则**：确保内容易于在校大学生理解，同时覆盖博士生开展研究之前所需掌握的知识。 - **理论与实践的平衡**：不仅深入探讨了学习理论问题，还详细介绍了实际使用的算法，并提供了算法实现的示例。 #### 四、教材内容概述 - **序言**：介绍机器学习的研究背景、目标和意义。 - **第一章 绪论**：概述计算机学习的概念、应用场景及其对未来社会的影响。 - **后续章节**：涵盖了机器学习的各个方面，包括但不限于监督学习、无监督学习、强化学习、聚类算法、决策树、神经网络等。 - **实验资源**：提供了用于人脸识别的神经网络、用于信贷分析的决策树学习以及文本分类的贝叶斯分类器的源代码和相关数据集，供读者实践学习。 #### 五、致谢部分 作者特别感谢了在撰写过程中提供帮助和支持的同行、学生、家人等。这部分体现了学术研究的合作精神和人文关怀。 #### 六、总结 《机器学习》这本书不仅是对当前机器学习领域研究成果的一个全面综述，也为读者提供了深入了解机器学习原理和应用的机会。通过结合理论讲解与实践操作，使得读者能够在掌握基本理论的同时，也能具备解决实际问题的能力。无论是对于初学者还是有一定经验的研究人员来说，都是一本不可多得的好书。