1.7閱讀材料
 　　 [Mitchell，1997]是第一本機(jī)器學(xué)習(xí)專門性教材，[Duda et a1．，2001; Al-paydin，2004; Flach，2012]都是出色的入門讀物．[Hastie et a1．，2009]是很好的進(jìn)階讀物，[Bishop，2006】也很有參考價(jià)值，尤其適合于貝葉斯學(xué)習(xí)偏好者．fShalev-Shwartz and Ben-David，2014]則適合于理論偏好者．[Witten et a1．，20111是基于WEKA撰寫的入門讀物，有助于初學(xué)者通過WEKA實(shí)踐快速掌握常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，本書1.5和1.6節(jié)主要取材于闊志華，2007l.《機(jī)器學(xué)習(xí)：一種人工智能途徑》[Michalski et a1．，1983]匯集了20位學(xué)者撰寫的16篇文章，是機(jī)器學(xué)習(xí)早期最重要的文獻(xiàn)．該書出版后產(chǎn)生了很大反響，Morgan Kaufmann出版社后來分別于1986年和1990年出版了該書的續(xù)篇，編為第二卷和第三卷，《人工智能手冊》系列是圖靈獎得主E．A. Feigenbaum與不同學(xué)者合作編寫而成，該書第三卷[Cohen and Feigenbaum，1983]對機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行了討論，是機(jī)器學(xué)習(xí)早期的重要文獻(xiàn)．[Dietterich，1997]對機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)行了評述和展望，早期的很多文獻(xiàn)在今天仍值得重視，一些閃光的思想在相關(guān)技術(shù)進(jìn)步后可能煥發(fā)新的活力，例如近來流行的“遷移學(xué)習(xí)”(transfer learning)[Pan and Yang，2010]，恰似“類比學(xué)習(xí)”(learning by analogy)在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)技術(shù)大發(fā)展后的升級版；紅極一時(shí)的“深度學(xué)習(xí)”(deep learning)在思想上并未顯著超越二十世深度學(xué)習(xí)參見5.6節(jié)．