本書討論了機器學(xué)習(xí)的基本問題和基本算法。從方便學(xué)習(xí)的目的出發(fā)，本書主要以聚類任務(wù)、回歸任務(wù)、分類任務(wù)、標(biāo)注任務(wù)、概率模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度學(xué)習(xí)模型七個主題對相關(guān)內(nèi)容進行組織。前四個主題以機器學(xué)習(xí)的四個主要任務(wù)為核心討論相關(guān)算法及基礎(chǔ)知識。概率類模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類模型可以完成聚類、回歸、分類和標(biāo)注等多類任務(wù)，但它們各有自成體系的基礎(chǔ)知識，因此各設(shè)一個主題進行集中討論，可能更方便讀者理解。深度學(xué)習(xí)模型屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但它具有明顯的特征和廣泛的應(yīng)用，是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的后起之秀