<strong>说明:<br/></strong>第一章 引言<br/>第二章 概念学习和一般到特殊序<br/>第三章 决策树学习<br/>第四章 人工神经网络<br/>第五章 评估假设<br/>第六章 贝叶斯学习<br/>第七章 计算学习理论<br/>第八章 基于实例的学习<br/>第九章 遗传算法<br/>第十章 学习集合规划<br/>十一章 分析学习<br/>十二章 归纳和分析学习的结合<br/>十三章 增强学习