内容简介

机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，优化机器人的行为以便使用较少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。

本书是关于机器学习的内容全面的教科书，其中有些内容在一般的在机器学习导论书中很少介绍。主要内容包括监督学习，贝叶斯决策理论，参数、半参数和非参数方法，多元分析，隐马尔可夫模型，增强学习，核机器，图模型，贝叶斯估计和统计检验。

机器学习正在迅速成为计算机科学专业的学生必须掌握的一门技能。本书第3版反映了这种变化，增加了对初学者的支持，包括给出了部分习题的参考答案和补充了实例数据集（提供在线代码）。其他显著的变化包括离群点检测的讨论、感知器和支持向量机的排名算法、矩阵分解和谱方法、距离估计、新的核算法、多层感知器的深度学习和非参数贝叶斯方法。书中对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以很容易地将书中的公式转变为计算机程序。

本书可以用作高年级本科生和硕士研究生的教材，也可供研究机器学习方法的技术人员参考。

作者简介

埃塞姆·阿培丁（Ethem Alpaydin），土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学计算机工程系的教授。于1990年在洛桑联邦理工学院获博士学位，先后在美国麻省理工学院和伯克利大学工作和进行博士后研究。Ethem博士主要从事机器学习方面的研究，是剑桥大学《The Computer Journal》杂志编委和Elsevier《Pattern Recognition》杂志的副主编。2001年和2002年，Ethem博士先后获得土耳其科学院青年科学家奖和土耳其科学与技术研究委员会科学奖。

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