书籍摘要

《Machine Learning》是一本由Saikat Dutt、Subramanian Chandramouli和Amit Kumar Das三位资深行业专家联合撰写的机器学习教材，由Pearson出版。该书旨在为读者提供机器学习领域的全面介绍，适合计算机科学与技术、信息技术专业的学生、软件开发人员以及对机器学习感兴趣的初级管理者阅读。

书籍内容概述

第一章：机器学习概述

本书开篇介绍了机器学习的定义、发展历程以及其在不同领域的应用。作者通过历史案例，如IBM的深蓝计算机击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，引出机器学习的发展脉络。书中详细阐述了机器学习的三种主要类型：监督学习、无监督学习和强化学习，并讨论了机器学习的应用场景，如金融风险预测、医疗诊断和智能机器人等。

第二章：数据准备与模型构建

在数据准备方面，书中详细介绍了数据的类型、数据探索方法以及数据质量问题的解决策略。作者强调了数据质量对机器学习成功的重要性，并提出了数据预处理的方法，如降维和特征子集选择。此外，书中还探讨了如何选择合适的模型，并通过训练数据来构建模型。

第三章：建模与评估

本书深入探讨了机器学习模型的训练、评估和性能提升方法。介绍了监督学习中常用的模型训练方法，如留出法、交叉验证和自助采样法。同时，书中详细讨论了模型的泛化能力、过拟合与欠拟合问题，以及如何通过偏差-方差权衡来优化模型性能。此外，书中还介绍了模型评估指标，如分类准确率、召回率、精确率和F1分数等。

第四章：特征工程基础

特征工程是机器学习中的关键环节，本书第四章详细介绍了特征工程的概念、方法和重要性。包括特征构造、特征提取和特征选择等技术。作者通过实例展示了如何通过特征工程提升模型性能，并讨论了高维数据带来的挑战及其解决方法。

第五章：概率论基础

机器学习与概率论密切相关，本书第五章为读者提供了概率论的基础知识，包括随机变量、概率分布、贝叶斯定理等内容。这些内容为后续章节中贝叶斯学习算法的理解和应用奠定了理论基础。

第六章：贝叶斯概念学习

贝叶斯方法在机器学习中具有重要地位，本书第六章详细介绍了贝叶斯定理及其在概念学习中的应用。包括先验概率、后验概率和似然函数的概念，并通过实例展示了如何使用贝叶斯方法进行分类和预测。

第七章至第十章：机器学习算法详解

书中深入探讨了监督学习中的分类算法（如k-最近邻、决策树、随机森林和支持向量机）和回归算法（如线性回归、多项式回归和逻辑回归）。此外，书中还介绍了无监督学习中的聚类算法（如k-均值、层次聚类和DBSCAN）以及关联规则学习。神经网络和深度学习的相关内容也在书中得到了详细阐述。

第十一章：其他学习类型

本书还介绍了机器学习中的其他类型，如表示学习、主动学习、实例基学习、集成学习和正则化方法等。这些内容为读者提供了更广泛的机器学习技术视野。

书籍特色

《Machine Learning》以其系统性、实用性和易读性著称。书中不仅涵盖了机器学习的基础理论，还提供了丰富的实例和练习题，帮助读者更好地理解和应用所学知识。此外，书中还附有使用R和Python进行机器学习编程的附录，以及机器学习应用的案例研究，使读者能够将理论与实践相结合。

适用人群

本书适合计算机科学与技术、信息技术专业的学生，以及对机器学习感兴趣的软件开发人员和初级管理者。对于希望深入了解机器学习技术及其应用的读者来说，《Machine Learning》是一本不可多得的教材和参考书。