为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解

这是一本面向中文读者的机器学习教科书，为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解，作者试图尽可能少地使用数学知识．然而，少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免，因此，本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生，以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士．为方便读者，本书附录给出了一些相关数学基础知识简介．全书共16章，大体上可分为3个部分：第1部分包括第1^-3章，介绍机器学习基础知识；第2部分包括第4^,10章，介绍一些经典而常用的机器学习方法；第3部分包括第11～16章，介绍一些进阶知识，前3章之外的后续各章均相对独立，读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用．根据课时情况，一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章；研究生课程则不妨使用全书，书中除第1章外，每章都给出了十道习题．有的习题是帮助读者巩固本章学习，有的是为了引导读者扩展相关知识．一学期的一般课程可使用这些习题，再辅以两到三个针对具体数据集的大作业．带星号的习题则有相当难度，有些并无现成答案，谨供富有进取心的读者启发思考．本书在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面，但作为机器学习入门读物且因授课时间的考虑，很多重要、前沿的材料未能覆盖，即便覆盖到的部分也仅是管中窥豹，更多的内容留待读者在进阶课程中学习．

为便于有兴趣的读者进一步钻研探索，本书每章均介绍了一些阅读材料，谨供读者参考．笔者以为，对学科相关的重要人物和事件有一定了解，将会增进读者对该学科的认识．本书在每章最后都写了一个与该章内容相关的小故事，希望有助于读者增广见闻，并且在紧张的学习过程中稍微放松调剂一下．书中不可避免地涉及大量外国人名，若全部译为中文，则读者在日后进一步阅读文献时或许会对不少人名产生陌生感，不利于进一步学习．因此，本书仅对一般读者耳熟能详的名字如“图灵”等加以直接使用，对故事中的一些主要人物给出了译名，其他则保持外文名．机器学习发展极迅速，目前已成为一个广袤的学科，罕有人士能对其众多分支领域均有精深理解．笔者自认才疏学浅，仅略知皮毛，更兼时间和精力所限，书中错谬之处在所难免，若蒙读者诸君不吝告知，将不胜感激．周志华2015年6月。