《机器学习方法》一书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习方法，还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。全书共分为13章，分别介绍了机器学习的基本概念、最近邻规则、贝叶斯学习、决策树、基于事例推理的学习、关联规则学习、神经网络、支持向量机、遗传算法、集成学习、纠错输出编码、聚类分析、强化学习。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确，突出理论联系实际，富有启发性，易于理解。