本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法,共分两篇。第一篇系统介绍监督学习的各种重要方法,包括决策树、感知机、支持向量机、最大熵模型与逻辑斯谛回归、推进法、多类分类法、EM算法、隐马尔科夫模型和条件随机场等;第二篇介绍无监督学习,包括聚类、奇异值、主成分分析、潜在语义分析等。两篇中,除概论和总结外,每章介绍一或二种方法。