周志华《机器学习》学习笔记.pdf
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目录：
1 绪论
2 模型的评估与选择
3 线性模型
4 决策树
5 神经网络
6 支持向量机
7 贝叶斯分类器
8 EM算法
9 集成学习
10 聚类算法
11 降维与度量学习
12 特征选择与稀疏学习
13 计算学习理论
14 半监督学习
15 概率图模型
16 强化学习
目录：
1 绪论
2 模型的评估与选择
3 线性模型
4 决策树
5 神经网络
6 支持向量机
7 贝叶斯分类器
8 EM算法
9 集成学习
10 聚类算法
11 降维与度量学习
12 特征选择与稀疏学习
13 计算学习理论
14 半监督学习
15 概率图模型
16 强化学习