机器学习（美）米歇尔（Mitchell，T.M.）

资 源 简 介

机器学习（美）米歇尔（Mitchell，T.M.）

详 情 说 明

Tom Mitchell的《机器学习》一书是该领域的经典教材之一，系统性地介绍了机器学习的基本理论和实践方法。书中首先明确定义了机器学习的概念：一个计算机程序通过经验E改进性能P，在任务T上达到更好的表现。这一定义成为后来很多研究的基础框架。

全书主要分为三大部分：第一部分阐述机器学习的基本概念、理论背景以及归纳学习框架；第二部分详细讲解各种具体的机器学习算法，包括决策树学习、神经网络、贝叶斯方法、基于实例的学习等；第三部分讨论更高级的主题，如强化学习、遗传算法等。

Mitchell在书中特别强调了归纳学习的偏置问题，即学习算法必须包含某种形式的偏好才能从有限的训练数据中进行泛化。这一观点对理解机器学习算法的局限性具有重要意义。书中还介绍了评估学习算法性能的多种方法，包括训练集和测试集的划分、交叉验证等技术，这些方法至今仍是机器学习实践中的标准流程。