当今世界，从流媒体的精准推荐到手机的语音助手，再到自动驾驶和医学诊断，其背后共同的核心技术正是机器学习这门让计算机从数据中自主学习规律并做出决策的学科。埃塞姆·阿培丁的这本经典著作为读者系统解析了这项复杂技术，清晰地阐释了机器如何实现识别、预测乃至洞察数据中隐藏模式的基本原理。
本书以清晰的脉络引导读者纵览机器学习的核心版图，涵盖了从基础算法到神经网络与深度学习的关键内容。全新修订版更特别探讨了隐私保护、安全性、责任归属与算法偏见等当下至关重要的挑战。作者以其全面的视野、精炼的表述和前瞻的思考，为初学者和从业者构建了一个坚实而清晰的知识框架。
这是一本系统而精要的入门指南，深入浅出地揭示了机器学习如何成为当今数字智能时代的隐形引擎。从Netflix的推荐算法、Siri的语音识别，到自动驾驶和医疗诊断，机器学习正悄然重塑我们的生活。本书不仅清晰阐释了机器如何从数据中学习并做出决策，更以全局视角勾勒出其技术全貌：
从基础到前沿：涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等核心学习范式，深入讲解神经网络与深度学习的原理与突破。
从理论到现实：结合二手车估价、垃圾邮件过滤、AlphaGo等丰富案例，生动展示机器学习在视觉、语言、游戏等领域的实际应用。
从技术到伦理：全新探讨数据隐私、算法公平、系统透明度、责任归属等社会性议题，直面技术发展中的挑战与风险。
从当下到未来：展望机器学习在边缘计算、自动驾驶、太空探索等领域的潜力，并思考其与人类社会共生的未来路径。
作者以深厚的学术功底与清晰的叙述风格，为初学者与从业者构建了一个既坚实又开放的知识框架。本书不仅是理解机器学习基本原理的理想读物，更是思考智能技术如何负责任地融入世界的必读之作。
【作者介绍】
埃塞姆·阿培丁，土耳其安兹耶因大学计算机工程学院教授，伊斯坦布尔科学院院士。他是机器学习与模式识别领域的国际知名学者，拥有深厚的学术造诣和丰富的教学经验，具备卓越的阐释能力，善于将复杂的技术概念转化为清晰而严谨的叙述，其著作被全球读者视为进入该领域的权威指南。其著作《机器学习导论》（Introduction to Machine Learning）是一部广受推崇的经典教材，目前已更新至第四版。
【译者介绍】
王秀慧，英国爱丁堡大学计算机专业硕士，现任职于美国加州硅谷一家科技公司，担任人工智能应用开发团队的负责人。拥有丰富的计算机教学经验，擅长将复杂的知识点做深入浅出的讲
解。
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