《机器学习及其应用2011》由周志华、杨强主编，是清华大学出版社邀请第七届和第八届“机器学习及其应用研讨会”的部分专家将其报告内容总结成文而得的文集。书中每一章将讨论一个论题，以综述的形式对该方面的研究进展加以介绍，并将报告人自己的一些研究工作嵌入其中。书中章节不仅涉及因果推断、聚类分析、维数削减等传统研究领域，还涉及流形学习、半监督学习、多标记学习等新领域，以及计算语言学、协同过滤、互联网应用等，可供计算机、自动化及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程技术人员参考。

机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域。近年来，机器学习不仅在计算机科学的众多领域中大显身手，还成为一些交叉学科的重要支持技术。《机器学习及其应用2011》由周志华、杨强主编，邀请国内外相关领域的专家撰文，以综述的形式分别介绍机器学习不同分支及相关领域的研究进展。全书共分14章，内容分别涉及因果推断、流形学习与降维、迁移学习、类别不平衡学习、演化聚类、多标记学习、排序学习、半监督学习等技术和协同过滤、社区推荐、机器翻译等应用，以及互联网应用对机器学习技术需求的探讨。

《机器学习及其应用2011》可供计算机、自动化及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程技术人员参考。

因果推断的可分解性和可传递性问题

机器学习的几何观点

协同过滤与链接预测的迁移学习问题

LDA的并行化运算及其应用

关于二类模式分类问题的分解

面向降维的图构建技术

统计词对齐

概念、相似性与聚类分析

互联网行业对机器学习和其他计算技术的需求

基于指数族混合模型的在线式演化聚类算法

多标记学习

Ranking on Large-scale Graphs with Rich Metadata

Semi-supervised Learning with Mixed Unlabeled Data

Learning with Local Consistency