更新时间：2021-03-19 11:16:29
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内容提要
序
前 言
主要符号表
第1章 绪论
第2章 模型评估与选择
附注
参考文献
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
