Introduction to Machine Learning

\"Introduction to Machine Learning\" introduces the definition and application examples of machine learning, covering supervised learning, Bayesian decision theory, parametric methods, multivariate methods, dimensionality reduction, clustering, nonparametric methods, decision trees, linear discriminants, multilayer perceptrons, local models, hidden Markov models, classification algorithm evaluation and comparison, combination of multiple learners, and reinforcement learning. The goal of machine learning is to program computers to solve given problems using sample data or past experience. There have been many successful applications of machine learning, including analyzing past sales data to predict customer behavior, face recognition or speech recognition, optimizing robot behavior to complete tasks using the least resources, and various systems for extracting knowledge from bioinformatics data. In order to provide a unified discussion of machine learning problems and solutions, \"Introduction to Machine Learning\" discusses the application of machine learning in different fields such as statistics, pattern recognition, neural networks, artificial intelligence, signal processing, control, and data mining. All learning algorithms are explained so that readers can easily convert the formulas in the book into computer programs. \"Introduction to Machine Learning\" can be used as a textbook for senior undergraduates and graduate students in computer-related majors in colleges and universities, and can also be used as a reference for technicians studying machine learning methods.