《机器学习》：周志华经典教材，人工智能入门宝典
书籍全称及版权信息
《机器学习》
- 作者: 周志华
- 出版社: 清华大学出版社
- 出版年: 2016-01-01
- 页数: 425
- 定价: 88.00元
- 装帧: 平装
- 丛书: 清华社人工智能系列
- ISBN: 9787302423287
- 所属分类: 计算机科学 > 人工智能
图书分类
机器学习 | 人工智能 | 计算机科学 | 教材
内容简介
《机器学习》是南京大学周志华教授撰写的经典教材，是计算机科学与人工智能领域的入门必读之作。这本书如一座通往AI世界的桥梁，全面涵盖机器学习的基础知识与进阶主题，尽量减少数学门槛，适合大学三年级以上理工科学生、研究生及对机器学习感兴趣的技术从业者。
全书16章分为三部分：第1-3章奠定基础，介绍基本概念、模型评估与线性模型；第4-10章详解经典方法，包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维等；第11-16章探讨进阶内容，如特征选择、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习与强化学习。每章附十道习题，巩固学习并启发思考，带星号题目挑战性强，适合深入探索。本书附录提供数学基础简介，降低入门难度。想掌握机器学习核心？这本《机器学习》是你不可错过的学术宝藏！
作者简介
周志华
南京大学教授，计算机科学与技术系副主任，软件新技术国家重点实验室常务副主任，机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）所长。ACM杰出科学家，IEEE Fellow，IAPR Fellow，中国计算机学会会士，长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者。2007年创建LAMDA，2010年起任实验室副主任，2013年起任系副主任。其研究聚焦机器学习与数据挖掘，成果享誉国际，《机器学习》为其代表作，广受学术界与业界推崇。
核心理念
- 基础与实践并重：从基本术语到经典算法，兼顾理论与应用。
- 模块化结构：章节相对独立，适合灵活学习与教学安排。
- 降低门槛：尽量减少数学依赖，附录辅助，适合初学者。
- 经典与前沿结合：涵盖传统方法与现代进阶主题，紧跟学科发展。
- 问题驱动：每章习题引导思考，激发学术探索与实践能力。
书评
《机器学习》如一堂周志华教授亲授的AI公开课，以清晰的逻辑与深入浅出的语言，将机器学习的全貌娓娓道来。从绪论的基本术语到强化学习的前沿探索，425页内容如同一张知识地图，覆盖决策树、神经网络、支持向量机等经典算法，延伸至半监督学习、概率图模型等进阶领域。每章习题设计精巧，既巩固基础又挑战思维，带星号题目更是学术冒险的邀请。读者直呼“像打开了AI世界的大门”！
全书的亮点在于其系统性与可读性兼备。16章结构清晰，前3章夯实基础，第4-10章详解实用算法，第11-16章展望前沿，适合本科生、研究生与从业者分层学习。相比《Pattern Recognition and Machine Learning》的数学密集，这本书更亲民；比起《Deep Learning》的深度聚焦，它更全面。不足之处在于，部分进阶章节（如概率图模型）略显简略，需补充阅读；实战案例较少，需结合编程实践。但这些小瑕疵不掩其光芒，整体仍是机器学习的金字招牌。
适合计算机、自动化等专业学生及AI从业者。全书如一部机器学习的百科全书，节奏明快，理论与习题并重，阅读既增学识又添实践动力。建议搭配Python编程与《Scikit-learn文档》学习，效果更佳。适合在课堂或自学中细读，为学生提供学术基石，为从业者带来技术启发。这本书如一面镜子，映照机器学习的精髓，照亮AI学习的清晰路径。想成为AI领域的佼佼者？这本《机器学习》是你必须珍藏的学术宝藏！
推荐理由
《机器学习》是献给每一位追求人工智能与计算机科学知识的读者的礼物。周志华以深入浅出的笔触，带你走进机器学习的基础与前沿，从决策树到强化学习一网打尽。学生能构建系统知识，工程师能掌握实用技术，爱好者能领略AI魅力。翻开这本书，你会震撼于机器学习的逻辑之美，激发对技术的探索热情。它如一盏灯，照亮AI学习的曲折路径，点燃学术与实践的火花。想迈向人工智能巅峰？这本《机器学习》值得你珍藏！
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