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      這本書通過給出易操作的實(shí)踐指導(dǎo)、采用簡單的例子、激勵(lì)學(xué)生討論有趣的應(yīng)用問題，用一種易于理解的方式介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)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(xiàng)式分類器、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機(jī)。后面的章節(jié)展示了如何把這些簡單工具通過“提升”（boosting）的方式結(jié)合起來，怎樣將它們應(yīng)用于更加復(fù)雜的領(lǐng)域，以及如何處理各種高級的實(shí)踐問題。其中有一章介紹了廣為人知的遺傳算法。

推薦序
前言

第1章  一個(gè)簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)// 
1.1訓(xùn)練集和分類器// 
1.2一點(diǎn)題外話：爬山搜索// 
1.3機(jī)器學(xué)習(xí)中的爬山法// 
1.4分類器的性能// 
1.5可用數(shù)據(jù)的困難// 
1.6總結(jié)和歷史簡評// 
1.7鞏固你的知識// 

第2章  概率：貝葉斯分類器// 
2.1單屬性的情況// 
2.2離散屬性值的向量// 
2.3稀少事件的概率：利用專家的直覺// 
2.4如何處理連續(xù)屬性// 
2.5高斯鐘形函數(shù)：一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的概率密度函數(shù)// 
2.6用高斯函數(shù)的集合近似概率密度函數(shù)// 
2.7總結(jié)和歷史簡評// 
2.8鞏固你的知識// 

第3章  相似性：最近鄰分類器// 
3.1k近鄰法則// 
3.2度量相似性// 
3.3不相關(guān)屬性與尺度縮放問題// 
3.4性能方面的考慮// 
3.5加權(quán)最近鄰// 
3.6移除危險(xiǎn)的樣例// 
3.7移除多余的樣例// 
3.8總結(jié)和歷史簡評// 
3.9鞏固你的知識// 

第4章  類間邊界：線性和多項(xiàng)式分類器// 
4.1本質(zhì)// 
4.2加法規(guī)則：感知機(jī)學(xué)習(xí)// 
4.3乘法規(guī)則：WINNOW// 
4.4多于兩個(gè)類的域// 
4.5多項(xiàng)式分類器// 
4.6多項(xiàng)式分類器的特殊方面// 
4.7數(shù)值域和支持向量機(jī)// 
4.8總結(jié)和歷史簡評// 
4.9鞏固你的知識// 

第5章  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)// 
5.1作為分類器的多層感知機(jī)// 
5.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差// 
5.3誤差的反向傳播// 
5.4多層感知機(jī)的特殊方面// 
5.5結(jié)構(gòu)問題// 
5.6徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)// 
5.7總結(jié)和歷史簡評// 
5.8鞏固你的知識// 

第6章  決策樹// 
6.1作為分類器的決策樹// 
6.2決策樹的歸納學(xué)習(xí)// 
6.3一個(gè)屬性承載了多少信息// 
6.4數(shù)值屬性的二元劃分// 
6.5剪枝// 
6.6將決策樹轉(zhuǎn)換為規(guī)則// 
6.7總結(jié)和歷史簡評// 
6.8鞏固你的知識// 

第7章  計(jì)算學(xué)習(xí)理論// 
7.1PAC 學(xué)習(xí)// 
7.2PAC可學(xué)習(xí)性的實(shí)例// 
7.3一些實(shí)踐和理論結(jié)果// 
7.4VC維與可學(xué)習(xí)性// 
7.5總結(jié)和歷史簡評// 
7.6鞏固你的知識// 

第8章  幾個(gè)有幫助的案例// 
8.1字符識別// 
8.2溢油檢測// 
8.3睡眠分類// 
8.4腦機(jī)界面// 
8.5醫(yī)療診斷// 
8.6文本分類// 
8.7總結(jié)和歷史簡評// 
8.8鞏固你的知識// 

第9章  投票組合簡介// 
9.1“裝袋”方法(Bagging)// 
9.2夏皮爾提升(Schapires Boosting)// 
9.3Adaboost——Boosting的實(shí)用版本// 
9.4Boosting方法的變種// 
9.5Boosting方法的計(jì)算優(yōu)勢// 
9.6總結(jié)和歷史簡評// 
9.7鞏固你的知識// 

第10章  了解一些實(shí)踐知識// 
10.1學(xué)習(xí)器的偏好// 
10.2不平衡訓(xùn)練集// 
10.3語境相關(guān)域// 
10.4未知屬性值// 
10.5屬性選擇// 
10.6雜項(xiàng)// 
10.7總結(jié)和歷史簡評// 
10.8鞏固你的知識// 

第11章  性能評估// 
11.1基本性能標(biāo)準(zhǔn)// 
11.2精度和查全率// 
11.3測量性能的其他方法// 
11.4多標(biāo)簽域內(nèi)的性能// 
11.5學(xué)習(xí)曲線和計(jì)算開銷// 
11.6實(shí)驗(yàn)評估的方法// 
11.7總結(jié)和歷史簡評// 
11.8鞏固你的知識// 

第12章  統(tǒng)計(jì)顯著性// 
12.1總體抽樣// 
12.2從正態(tài)分布中獲益// 
12.3置信區(qū)間// 
12.4一個(gè)分類器的統(tǒng)計(jì)評價(jià)// 
12.5另外一種統(tǒng)計(jì)評價(jià)// 
12.6機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的比較// 
12.7總結(jié)和歷史簡評// 
12.8鞏固你的知識// 

第13章  遺傳算法// 
13.1基本遺傳算法// 
13.2單個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)// 
13.3為什么能起作用// 
13.4過早退化的危險(xiǎn)// 
13.5其他遺傳算子// 
13.6高級版本// 
13.7k-NN 分類器的選擇// 
13.8總結(jié)和歷史簡評// 
13.9鞏固你的知識// 

第14章  增強(qiáng)學(xué)習(xí)// 
14.1如何選出最高獎勵(lì)的動作// 
14.2游戲的狀態(tài)和動作// 
14.3SARSA方法// 
14.4總結(jié)和歷史簡評// 
14.5鞏固你的知識// 
參考文獻(xiàn)//