机器学习方法以有限的资源快速地从大量的数据中提取价值。它们是在广泛的工业应用中建立起来的工具,包括搜索引擎、DNA测序、股票市场分析和机器人移动,它们的使用正在迅速蔓延。了解这些方法的人可以选择有回报的工作。这个动手实践书册为计算机科学学生打开这些机会。它是专为具有有限的线性代数和微积分背景的大四本科生和硕士生设计的。它在图模型的框架内开发了从基本推理到高级技术的所有内容。学生们学到的不仅仅是一系列的技巧,他们还会发展分析和解决问题的技巧,这些技巧使他们能够适应真实的世界。许多例子和练习,以计算机为基础和理论,包括在每一章。为学生和教师的资源,包括一个MATLAB工具箱,可在网上获得。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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