1、机器学习基础：简明介绍

机器学习基础：简明介绍

一、机器学习的发展与本书背景

机器学习曾经只是电气工程中的模式分类和计算机科学中的人工智能领域的一个小众领域。如今，它已发展成为一个涵盖数学、科学和工程等多个领域的多元化学科。随着计算机的广泛应用和性能提升，机器学习在几乎所有工程领域都有大量相关应用，对社会产生了巨大影响。近年来，深度学习的蓬勃发展吸引了学术界和工业界的众多研究人员和从业者投身其中。在许多大学，机器学习已成为计算机科学和电气工程专业高年级本科生和研究生热门的高级选修课。工业界对机器学习、深度学习和数据科学相关职位的需求也在急剧增加，且预计未来至少10年这一趋势仍将持续。

目前市场上已有很多关于机器学习的优秀教科书，但对于初学者来说，这些书籍往往因涵盖的主题广泛、技术细节过多而具有挑战性。许多初学者会被复杂的数学符号和公式困扰，或是淹没在大量技术细节中，难以把握机器学习方法的本质。

本书旨在以简洁明了的方式呈现机器学习的基本概念、算法和原理，避免使用复杂的数学工具和过多细节。作者精心挑选了与监督学习相关的相对成熟的主题，这些主题不仅是机器学习领域的基础，也在学术界和工业界产生了重要影响。同时，作者尽量省略了围绕核心主题的一些次要问题，以免初学者被纯粹的技术细节分散注意力。

二、本书特色

1. 内容结构连贯 ：本书将所有机器学习主题组织成一个连贯的结构，让读者能够全面了解整个领域。各个主题按逻辑分组，每章涵盖一组相关方法，读者阅读完每一章后，能立即理解不同方法之间的差异、把握它们的相关性，并了解这些方法在机器学习整体框架中的位置。
2. 反映最新进展