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学习能力是智能行为最基本的属性之一。因此，学习过程理论和计算机建模方面的进展对于理解智能的领域具有重要意义。这些领域包括认知科学、人工智能、信息科学、模式识别、心理学、教育学、认识论、哲学和相关学科。最近，人工智能诞生 25 周年，人们对机器学习的兴趣激增——既要建立人类学习模型，又要了解如何赋予机器学习能力。这种新的兴趣催生了许多新的研究项目，并导致相关科学活动的增加。1980 年夏天，第一届机器学习研讨会在匹兹堡的卡内基梅隆大学举行。同年，《国际政策分析与信息系统杂志》连续三期专门讨论机器学习（1980 年第 2、3 和 4 期）。 1981 年春，SIGART 通讯第 76 期特刊回顾了该领域的当前研究项目。本书包含教程概述和研究论文，从人工智能的角度代表了机器学习领域的当代趋势。作为该主题的第一本可用文本，它旨在满足多种需求。对于人工智能、计算机科学和认知心理学的研究人员来说，它提供了一个易于访问的最先进的论文集，展示了当前的成果，希望这些成果能够激发进一步的研究。对于人工智能和相关学科的学生来说，这本书可以作为人工智能课程的补充教科书，也可以作为机器学习专业课程的主要教材。最后，由于机器学习对各种学科的潜在影响，本书可能引起各种读者的兴趣，包括计算机科学家、机器人专家、知识工程师、教育家、哲学家、数据分析师、心理学家和电子工程师。
机器学习：一种人工智能方法
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