內容簡介
本書是全面的機器學習教材之一。書中首先介紹了機器學習的構成要素（任務、模型、特征）和機器學習任務，接著詳細分析了邏輯模型（樹模型、規則模型）、幾何模型（線性模型和基於距離的模型）和概率模型，然後討論了特征、模型的集成，以及被機器學習研究者稱為“實驗”的方法。作者不僅使用了已有術語，還引入了一些新的概念，同時提供了大量精選的示例和插圖解說。
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