機器學習導論

這本書通過給出易操作的實踐指導、采用簡單的例子、激勵學生討論有趣的應用問題，用一種易於理解的方式介紹了機器學習的基本思想。本書主題包括貝葉斯分類器、近鄰分類器、線性和多項式分類器、決策樹、神經網絡以及支持向量機。后面的章節展示了如何把這些簡單工具通過「提升」（boosting）的方式結合起來，怎樣將它們應用於更加復雜的領域，以及如何處理各種高級的實踐問題。其中有一章介紹了廣為人知的遺傳算法。