机器学习是计算机科学的重要分支领域，本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1~3章）介绍机器学习的基础知识：第2部分（第4~10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习)：第3部分（第11~16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索

4 . 1 机器翻译的四种实现方法 4.2 基于实例的机器翻译改进方法 4.3 基于实例的机器翻译方法实践

Part.1 安全操作规程 Part.2 机器人的由来与发展 Part.3 机器人的分类 Part.4 工业机器人的组成 Part.5 工业机器人开关、急停按钮介绍 Part.6 工业机器人坐标系 Part.7 简单编程 Part.8 装配编程示例

1.1 机器人的定义 1.2 机器人的发展 1.3 机器人的专业术语 1.4 机器人的分类 1.5 机器人的组成

1.1 机器人的定义 1.2 机器人的发展 1.3 机器人的专业术语 1.4 机器人的分类 1.5 机器人的组成

1. 机器人的构成 2. 机器人的机构 3. 机器人的传感器 4. 机器人的控制器 5. 机器人的程序 6. 小结

一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。到目前为止，在世界范围内还没有一个统一的智能机器人定义。大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素：一是感觉要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素，对外界做出反应性动作；三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作

1. 机器人的构成 2. 机器人的机构 3. 机器人的传感器 4. 机器人的控制器 5. 机器人的程序 6. 小结

1. 概述 2. 机器人的环境感知 3. 机器人的定位 4. 机器人的导航 5. 机器人的规划

1. 机器人的构成 2. 机器人的机构 3. 机器人的传感器 4. 机器人的控制器 5. 机器人的程序 6. 小结