统计学习又称统计机器学习，是基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析一门重要的学科。统计学习方法由监督学习，非监督学习，半监督学习和强化学习等组成。本书主要讨论了监督学习方面的若干经典常用的统计学习算法。首先对统计学习方法进行概述，讲解相关的概念，术语和基本方法等。然后介绍了感知机，贝叶斯，决策树，支持向量机，隐马可夫模型，条件随机场等统计学习算法。对每一算法进行详细的讲解并进行适当的数学推导。最后在书的最后一章中，对本书所阐述的各个统计学习方法进行了比较，总结和讨论。