机器学习是计算机科学和人工智能的一个重要分支。作为这一领域的入门教材，本书尽可能涵盖机器学习基础知识的所有方面。
本书共16章，大致分为三个部分：
第一部分（第1章至第3章）介绍机器学习的基本知识；
第二部分（第4～10章）讨论了一些经典和常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维和度量学习）；
第三部分（第11章至第16章）是高级知识，涉及特征选择和稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习和强化学习。每章都附有练习和相关阅读材料，以便感兴趣的读者可以进一步学习和探索。
