具体描述
Tom M. Mitchell，卡内基梅隆大学的教授，讲授机器学习等多门课程；美国人工智能协会（AAAL）的主席；美国 Machine Learning 杂志、国际机器学习年度会议（ICML）的创始人。
本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。
本书可作为计算机专业 本科生、研究生 教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。
用户评价
##这本书是很好的 machine learing入门书，但写于1997年。虽然老是老了点，但其中对descision tree, neural network 的讲解很详细，也给出了算法发展的过程，最重要的是它处理起这两块比elements of statistical learning 要直观多了。 没有code，后面的章节可能过时了，需要参考...
评分##讲PAC的7.2章节里 英文版P207原文 This definition implicitly assumes that the learner's hypothesis space H contains a hypothesis with arbitrarily small error for every target concept in C. 本来是想表达 虽未明讲，但该定义其实做了一个假定，即对于C中每个目标概...
评分 评分##介绍了各种机器学习的模式与算法，无奈我好多都看不懂，应该去做一些实际的项目，再回过头来看看。
评分##这本书是很好的 machine learing入门书，但写于1997年。虽然老是老了点，但其中对descision tree, neural network 的讲解很详细，也给出了算法发展的过程，最重要的是它处理起这两块比elements of statistical learning 要直观多了。 没有code，后面的章节可能过时了，需要参考...
评分 评分##早期的书，有的地方太简略了
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