本书是机器学习领域的一本经典入门教材。书的前三章介绍了机器学习的基础知识，包括概念，基本术语，发展过程与现状，基本概念和基本方法等。这些基础知识是研究机器学习具体算法的前提。书的第四到第十章介绍了决策树，神经网络，支持向量机，贝叶斯分类器，集成学习和聚类等经典而常用的机器学习算法和方法。书的最后六张则介绍了若干机器学习领域的进阶知识和方法。对于每一个算法，都详细地介绍其思想和具体数学推导过程，能够使读者了解算法的本质和核心，为之后进一步的实践打下良好基础。
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