机器学习(从公理到算法)/中国计算机学会学术著作丛书

《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》是一本基于公理研究学习算法的书。共17章，由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎，包括第1、2、6、8章，论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～16章为多类问题，包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第17章研究了多源数据学习问题。

《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的爱好者参考。

于剑，北京交通大学计算机学院教授，博士生导师，交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任，先后获得北京大学数学专业本科、硕士、博士，中国人工智能学会机器学习专委会副主任，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会秘书长，承担多项国家自然科学基金项目，发表多篇学术论文，包括TPAMI、CVPR 等。