机器学习是人工智能的一个重要领域，源自于统计模型拟合。机器学习通过采用推理及样本学习等方式从数据中获得相应的理论，尤其适合解决“噪声”模式及大规模数据集等问题。本书是作者几年来科研成果的总结。全书共7章，围绕遥感图像分类这一主线，深入研究监督学习、半监督学习、集成学习三大主流机器学习算法，构建完整的遥感图像分类体系。在理论研究的基础上，结合实例，详细介绍了改进机器学习算法及其在遥感分类处理中的应用情况。本书内容充实、结构清晰、实例丰富，适合从事计算机及相关学科的师生，以及相关科研院所的科研人员阅读。