在人工智能领域，经典书籍如同灯塔，照亮着学者与实践者的前行之路。李航老师的著作，在这一领域尤为显著。《统计学习方法》及其第二版，长期以来被视为机器学习领域的必读宝典，深受学生与教师的推崇。
然而，随着技术的日新月异，特别是深度学习技术的迅猛发展，传统机器学习教材已难以满足当前的学习需求。为此，李航老师在原有基础上，倾力打造了《机器学习方法》一书，不仅保留了经典内容，更新增了深度学习的篇章，以满足时代的需求。
近期，强化学习在人工智能领域再次掀起热潮。从大模型与智能体的融合探索，到强化学习在游戏、机器人控制、决策优化等领域的广泛应用，这一方向备受瞩目。然而，强化学习内容的缺失，让许多学习者难以系统掌握这一关键领域。李航老师的新作《机器学习方法（第2版）》，正是对这一现状的回应。该书将强化学习独立成篇，全面介绍了强化学习的基本框架与核心算法，包括马尔可夫决策过程、多臂老虎机问题、深度Q网络等，为读者提供了系统学习的路径。
全书共分为四大部分，分别对应监督学习、无监督学习、深度学习与强化学习四大分支。每一部分都详细介绍了该领域的主要方法与技术，从线性回归、支持向量机到卷积神经网络、循环神经网络，再到马尔可夫决策过程、深度Q网络等，构建起了一个完整的知识框架。这种结构清晰、循序渐进的内容安排，让读者能够由浅入深地掌握人工智能的核心技术。
除了新增篇章，李航老师还对书中的内容进行了大幅修订。基于读者的反馈，新书对监督学习的大部分内容和无监督学习的少部分内容进行了更新，删除了部分已不常用的技术，同时增加了若干新的监督学习方法，如线性回归等。这种精益求精的态度，确保了书籍内容的时效性与实用性。
在叙述方式上，该书注重理论与实践的结合。每章都会详细介绍一两种机器学习方法，从具体例子入手，帮助读者直观理解基本思路。同时，书中还给出了严格的数学推导，让读者能够更好地掌握基本原理和概念。书中还对各个方法的要点进行了总结，并提供了习题和参考文献，以满足读者进一步学习的需要。
据悉，该书从2018年开始写作，历经多次修订与完善，终于在2024年12月完成了《机器学习方法（第2版）》的出版。李航老师表示，这本书是他对机器学习领域多年研究与教学经验的结晶，希望能够帮助读者系统地掌握人工智能的核心技术，为未来的学习与工作打下坚实的基础。
李航老师，作为ACM Fellow、ACL Fellow、IEEE Fellow，在自然语言处理、信息检索、机器学习、数据挖掘等领域有着深厚的学术造诣。他的著作不仅深受学术界与工业界的认可，更为人工智能领域的发展做出了重要贡献。
