News-2021-03-13

语音语言团队王东老师的《机器学习导论》一书日前由清华大学出版社出版，清华大学朱小燕教授为该书做序。

全书共468页，约60万字，共11章，覆盖了包括线性模型、神经网络、深度学习、核方法、图模型、无监督学习、非参数贝叶斯方法、演化学习、强化学习、优化方法等机器学习领域里的基础内容。

机器学习是语音、图像、自然语言处理等应用研究领域的基础工具，掌握好这一工具并不容易。一方面，机器学习里的算法很多，每天都在增加，如果没有一个全局感觉，很容易陷入“算法灾难”；另一方面，研究具有惯性，一个时间段内大家讨论的往往是类似的方法（如现在的深度神经网络），这对技术的创新没有好处，也不利用于用最简单的方法解决实际问题。《机器学习导论》的目的是把应用较多、效果较好的方法做一个系统性的总结，特别注重各种方法之间的联系，为初学者建立一个算法全图，为深入学习打下基础。

该书出版汇集了很多人的心血。冯洋、王卯宁、王彩霞、邢超、李蓝天、汤志远、张记袁、李傲冬、刘艾婷、白子薇、罗航、石颖、林婧伊、汪洋、张安迪、陈怿翔等老师和同学对本书资料进行了整理，并形成了初始版本。张淼同学对全书进行了校对。蔡云麒博士对全部引用和图片做了整理。张雪薇、林婧伊、蔡佳音、景鑫、傅豪、何丹、于嘉威、齐诏娣、吴嘉瑶、张阳、姜修齐、刘逸博、张镭镧等同学参与了文字整理工作。

感谢朱小燕老师为本书做序并提出了很多中肯建议。感谢苏红亮、戴海生、利节、黄伟明等老师对部分章节的审读和建设性意见。感谢语音语言团队的郑方、周强及其他老师，团队宽松的治学环境是本书得以完成的前提。感谢清华大学出版社的刘翰鹏老师为本书出版所做的大量工作。

目前，该书已经在当当、京东、天猫等各大网站上架。关于本书更多信息和资源，请参考该书主页：http://mlbook.cslt.org。