內容簡介
機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書作爲該領域的入門教材，在內容上儘可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面.
全書共16 章，大致分爲3 個部分：
第1部分（第1～3 章）介紹機器學習的基礎知識；
第2部分（第4～10 章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；
第3部分（第11～16 章）爲進階知識，內容涉及特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等. 每章都附有習題並介紹了相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。
本書可作爲高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。
作者簡介
周志華，南京大學計算機系教授，ACM傑出科學家，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中國計算機學會會士。國家傑出青年科學基金獲得者、長江學者特聘教授。先後擔任多種SCI(E)期刊執行主編、副主編、副編輯、編委等。中國計算機學會人工智能與模式識別專業委員會主任，中國人工智能學會機器學習專業委員會主任，IEEE計算智能學會數據挖掘技術委員會副主席。
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