第二，这是一本入门级教科书．
　　作者以为，入门阶段最需要的是理清基本概念、了解领域概貌．这好比人们到了一个陌生的地方，首先要去找张地图，大致弄清哪里是山、哪里有水、自己身在何处，然后才好到具体区域去探索．读者当然都希望所学“既广且深”，但在有限时间内必先有个折中，在入门阶段，“顾及细微”应该让位于“观其大略”，否则难免只见树木、不见森林．因此，作者试图通过化繁为简的讲述，使读者能在有限的篇幅中感受更多的、应该接触到的内容，一定程度上说，本书的主要目的就是为读者提供一张“初级地形图”，给初学者“指路”，而本书提供的这张“地形图”，其覆盖面与同类英文书籍相较不遑多让，机器学习中存在多种学派可从其角度阐释其他学派的内容，作者以为，理解学派间的包容等价，在进阶之后对融汇贯通大有裨益，但在入门阶段，先看到各自的本原面貌更为重要．因为没有任何一个学派能完全“碾压”其他，而过早先入为主地强化某学派观念，对理解欣赏其他学派的妙处会埋下隐碍．因此，本书尽可能从材料的“原生态”出发讲述，仅在少数地方简略点出联系．需说明的是，作者试图以相近深度讲述主要内容，读者若感到在某些地方“意犹未尽”，或因作者以为，入门阶段到此程度已可，对其他内容的初窥优先于此处的进一步深究，另外，机器学习飞速发展，很多新进展在学界尚无公论之前，作者以为不适于写入入门级教科书中；但为了不致于与学科前沿脱节，本书也简略
谈及一些本领域专家有初步共识的相对较新的内容．