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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章之外的后续各章均相对独立，读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用。根据课时情况，一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章;研究生课程则不妨使用全书。

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。

序言

前言

如何使用本书 ——写在第十次印刷之际

主要符号表

第1章 绪论

1.1 引言

1.2 基本术语

1.3 假设空间

1.4 归纳偏好

1.5 发展历程

1.6 应用现状

1.7 阅读材料

习题

参考文献

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第2章 模型评估与选择

2.1 经验误差与过拟合

2.2 评估方法

2.3 性能度量

2.4 比较检验

2.5 偏差与方差

2.6 阅读材料

习题

参考文献

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第3章 线性模型

3.1 基本形式

3.2 线性回归

3.3 对数几率回归

3.4 线性判别分析

3.5 多分类学习

3.6 类别不平衡问题

3.7 阅读材料

习题

参考文献

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第4章 决策树

4.1 基本流程

4.2 划分选择

4.3 剪枝处理

4.4 连续与缺失值

4.5 多变量决策树

4.6 阅读材料

习题

参考文献

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第5章 神经网络

5.1 神经元模型

5.2 感知机与多层网络

5.3 误差逆传播算法

5.4 全局最小与局部极小

5.5 其他常见神经网络

5.6 深度学习

5.7 阅读材料

习题

参考文献

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第6章 支持向量机

6.1 间隔与支持向量

6.2 对偶问题

6.3 核函数

6.4 软间隔与正则化

6.5 支持向量回归

6.6 核方法

6.7 阅读材料

习题

参考文献

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第7章 贝叶斯分类器

7.1 贝叶斯决策论

7.2 极大似然估计

7.3 朴素贝叶斯分类器

7.4 半朴素贝叶斯分类器

7.5 贝叶斯网

7.6 EM算法

7.7 阅读材料

习题

参考文献

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第8章 集成学习

8.1 个体与集成

8.2 Boosting

8.3 Bagging与随机森林

8.4 结合策略

8.5 多样性

8.6 阅读材料

习题

参考文献

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第9章 聚类

9.1 聚类任务

9.2 性能度量

9.3 距离计算

9.4 原型聚类

9.5 密度聚类

9.6 层次聚类

9.7 阅读材料

习题

参考文献

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第10章 降维与度量学习

10.1 k近邻学习

10.2 低维嵌入

10.3 主成分分析

10.4 归纳偏好

10.5 流形学习

10.6 度量学习

10.7 阅读材料

习题

参考文献

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第11章 特征选择与稀疏学习

11.1 子集搜索与评价

11.2 过滤式选择

11.3包裹式选择

11.4 嵌入式选择与L1正则化

11.5 稀疏表示与字典学习

11.6 压缩感知

11.7 阅读材料

习题

参考文献

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第12章 计算学习理论

12.1 基础知识

12.2 PAC学习

12.3 有限假设空间

12.4 VC维

12.5 Rademacher复杂度

12.6 稳定性

12.7 阅读材料

习题

参考文献

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第13章 半监督学习

13.1 未标记样本

13.2 生成式方法

13.3 半监督SVM

13.4 图半监督学习

13.5 基于分歧的方法

13.6 半监督聚类

13.7 阅读材料

习题

参考文献

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第14章 概率图模型

14.1 隐马尔可夫模型

14.2 马尔可夫随机场

14.3 条件随机场

14.4学习与推断

14.5 近似推断

14.6 话题模型

14.7 阅读材料

习题

参考文献

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第15章 规则学习

15.1 基本概念

15.2 序贯覆盖

15.3 剪枝优化

15.4 一阶规则学习

15.5 归纳逻辑程序设计

15.6 阅读材料

习题

参考文献

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第16章 强化学习

16.1 任务与奖赏

16.2 K-摇臂赌博机

16.3 有模型学习

16.4 免模型学习

16.5 值函数近似

16.6 模仿学习

16.7 阅读材料

习题

参考文献

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附录

A 矩阵

B 优化

C 概率分布

后记

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。

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算法是“死”的，思想才是“活”的。……务须把握算法背后的思想脉络，无论创新科研还是应用实践，皆以此为登堂入室之始。

一般的，一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试。

决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强的决策树，其基本流程遵循简单且直观的“分而治之”策略。

k近邻学习是“懒惰学习”的著名代表，此类学习技术在训练阶段仅仅是把样本保存起来，训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理；相应的，那些在训练阶段就对样本进行学习处理的方法，称为“急切学习”。

氢原子之间一般都是共价键

偏差-方差分解说明，泛化性能是由学习算法的能力、数据的充分性以及学习任务本身的难度所共同决定的。

幸运的是，如果原始空间是有限维，即属性数有限，那么一定存在一个高维特征空间使样本可分。

书籍介绍

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章之外的后续各章均相对独立，读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用。根据课时情况，一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章;研究生课程则不妨使用全书。

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。