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• 第1章 绪论
• 第2章 模型评估
• 第3章 线性模型
• 第4章 决策树
• 第5章 神经网络
• 第6章 支持向量机
• 第7章 贝叶斯分类器
• 第8章 集成学习
• 第9章 聚类
• 第10章 降维与度量学习
• 第11章 特征选择与稀疏学习
• 第12章 计算学习理论
• 第13章 半监督学习
• 第14章 概率图模型
• 第15章 规则学习
• 第16章 强化学习