机器学习-轻识

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解，作者试图尽可能少地使用数学知识。然而，少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。因此，本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生，以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。为方便读者，本书附录给出了一些相关数学基础知识简介。

全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。前3章之外的后...

书中除第1章外，每章都给出了十道习题。有的习题是帮助读者巩固本章学习，有的是为了引导读者扩展相关知识。一学期的一般课程可使用这些习题，再辅以两到三个针对具体数据集的大作业。带星号的习题则有相当难度，有些并无现成答案，谨供富有进取心的读者启发思考。

本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

周志华，南京大学教授，计算机科学与技术系副主任，软件新技术国家重点实验室常务副主任，机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）所长，校、系学术委员会委员；ACM杰出科学家，IEEE Fellow，IAPR Fellow，中国计算机学会会士；长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者。2007年创建南京大学机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA），2010年11月任软件新技术国家重点实验室常务副主任，2013年5月任计算机系副主任。