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.

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.

每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 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。

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下面，用几个例子来直观感受下。

案例1：玻尔兹曼机的能量方程怎么理解？

案例2：在推导的过程中，给出新的解题思路，例如：向量化的应用。

案例3：对西瓜书中存在的错误进行勘误。

案例4：数学知识扩展，例如贝叶斯学派的扩展。

这是一本面向中文读者的机器学习教科书, 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.
为方便读者,本书附录给出了一些相关数学基础知识简介。对于机器学习感兴趣的人士，也可以更好地入门这本书。

如果你是一个机器学习初学者或者已经是机器学习领域的开发人员，想更加深入地理解机器学习算法背后的数学原理，那么《机器学习》这本书绝对是一个不错的选择。

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我会在群里与朋友们定期分享人工智能的发展就业情况与相关资料。

最后祝大家天天进步！！