《机器学习》

发布时间：2025-05-30 12:53:37 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：58 次

是人工智能领域的一门重要课程，也是相关专业的核心课程之一。目前有多个版本的教材，其中最著名的是由周志华教授编写的（也被称为“西瓜书”）和由Tom M. Mitchell编写的。以下是这两本书的详细介绍：

1. （西瓜书）

• 作者：周志华
• 出版社：清华大学出版社
• 出版年份：2016年
• 页数：457页
• 语言：中文
• ISBN：978-7-302-39064-6

内容简介

这本书是机器学习领域的经典教材之一，适合计算机相关专业的本科生和研究生，也适合对机器学习感兴趣的自学者。书中内容涵盖了机器学习的基本概念、主要算法和技术，包括：

1. 引言：介绍机器学习的定义、应用和基本问题。
2. 模型评估与选择：讲解如何评估和选择机器学习模型，包括交叉验证、性能度量等。
3. 线性模型：介绍线性回归和线性分类模型，如最小二乘法、逻辑回归等。
4. 决策树：详细讲解决策树的构建和优化方法，如ID3、C4.5等。
5. 神经网络：介绍神经网络的基本原理，包括前馈神经网络、反向传播算法等。
6. 支持向量机：讲解支持向量机的基本概念和算法，包括线性SVM和非线性SVM。
7. 贝叶斯分类器：介绍贝叶斯分类器的基本原理和应用，如朴素贝叶斯分类器。
8. 集成学习：讲解集成学习的基本概念和方法，如Boosting、Bagging等。
9. 聚类：介绍聚类的基本概念和算法，如K-Means、层次聚类等。
10. 降维与度量学习：讲解降维方法，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。
11. 特征选择与稀疏学习：介绍特征选择的方法和稀疏学习的基本概念。
12. 计算学习理论：讲解计算学习理论的基本概念，如PAC学习理论。
13. 半监督学习：介绍半监督学习的基本概念和方法。
14. 概率图模型：介绍概率图模型的基本概念，如贝叶斯网络和马尔可夫随机场。
15. 规则学习：介绍规则学习的基本概念和方法。
16. 强化学习：介绍强化学习的基本概念和算法。

特点

• 内容全面：涵盖了机器学习领域的几乎所有核心内容，适合作为教材或参考书。
• 讲解清晰：语言简洁明了，适合初学者阅读。
• 实例丰富：提供了大量的实际应用案例和代码示例，帮助读者更好地理解和应用所学知识。
• 配套资源：提供了丰富的配套资源，包括教学PPT、实验指导等。

2. （英文版）

• 作者：Tom M. Mitchell
• 出版社：McGraw-Hill
• 出版年份：1997年
• 页数：414页
• 语言：英语
• ISBN：978-0-07-042807-2

内容简介

这本书是机器学习领域的经典教材之一，适合计算机相关专业的本科生和研究生，也适合对机器学习感兴趣的自学者。书中内容涵盖了机器学习的基本概念、主要算法和技术，包括：

1. 引言：介绍机器学习的定义、应用和基本问题。
2. 概念学习：介绍概念学习的基本概念和算法，如版本空间、Find-S算法等。
3. 决策树学习：详细讲解决策树的构建和优化方法，如ID3、C4.5等。
4. 人工神经网络：介绍神经网络的基本原理，包括前馈神经网络、反向传播算法等。
5. 评估假设：讲解如何评估和选择机器学习模型，包括交叉验证、性能度量等。
6. 规则学习：介绍规则学习的基本概念和方法。
7. 贝叶斯学习：介绍贝叶斯学习的基本概念和应用，如朴素贝叶斯分类器。
8. 计算学习理论：讲解计算学习理论的基本概念，如PAC学习理论。
9. 实例学习：介绍实例学习的基本概念和方法，如最近邻算法。
10. 遗传算法：介绍遗传算法的基本概念和应用。
11. 强化学习：介绍强化学习的基本概念和算法。

特点

• 经典教材：这本书是机器学习领域的经典教材之一，被广泛应用于高校相关专业的教材。
• 理论与实践结合：书中不仅详细介绍了理论知识，还提供了大量的实际应用案例和代码示例，帮助读者更好地理解和应用所学知识。
• 数学基础扎实：书中对数学概念的讲解非常清晰，适合有一定数学基础的读者。
• 内容全面：涵盖了机器学习领域的几乎所有核心内容，适合作为教材或参考书。

适用人群

• 高校学生：计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业的本科生和研究生。
• 研究人员：从事机器学习和人工智能研究的科研人员。
• 工程师：在机器学习和人工智能领域工作的工程师。

评价

这两本书都是机器学习领域的经典教材，各有特点。如果你是中文读者，推荐从“西瓜书”开始学习；如果你有一定的英语基础，也可以选择Tom M. Mitchell的。希望这两本书能帮助你在机器学习的道路上更进一步！