本書全面系統地介紹了機器學習的基本概念、預備知識、主要思想、研究進展、基礎技術、應用技巧，並圍繞當前機器學習領域的熱點問題展開討論。全書共11章，主要內容包括决策樹、神經網絡、支持向量機、遺傳算法、回歸、聚類分析等。
本書可作爲高等院校計算機、軟件工程、智能科學與技術等專業研究生和高年級本科生的教材，同時對于從事人工智能、數據挖掘、模式識別等相關技術人員也具有較高的參考價值。
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