机器学习导论（原书第2版）

全面讨论机器学习方法和技术，层次合理、叙述清晰、难度适中。
涵盖了经典的机器学习算法和理论，同时补充了近年来新出现的机器学习方法。
 

本书讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用，其中涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估和比较以及增强学习。
本书可供完成计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数课程的高年级本科生和研究生使用，也可供对机器学习感兴趣的工程技术人员参考。

　　Ethem Alpaydin　土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学（Bogazi?i University）计算机工程系教授。他于1990年在瑞士洛桑联邦理工学院获博士学位，1991年在加州大学伯克利分校国际计算机研究所（ICS, UC Berkeley）做博士后工作；之后作为访问学者，先后在美国麻省理工学院、加州大学伯克利分校国际计算机研究所、瑞士戴尔莫尔感知人工智能研究所(IDIAP)从事研究工作。他是土耳其科学院院士，IEEE高级会员，牛津大学出版社《The Computer Journal》杂志编委和Elsevier出版社《Pattern Recognition》杂志副主编。