内容简介
《机器学习》是一本介绍机器学习基础理论和应用的书籍，适合初学者和进阶读者。书中详细讲解了机器学习的基本概念、算法原理以及实际应用案例。
本书内容涵盖了监督学习、无监督学习、强化学习等主要机器学习方法，并通过实例帮助读者理解如何在实际问题中应用这些方法。
此外，书中还介绍了一些常用的机器学习工具和库，如Scikit-learn、TensorFlow等，帮助读者快速上手实践。
目录
主要符号表
第一章 绪论
第二章 模型评估与选择
第三章 线性模型
第四章 决策树
第五章 神经网络
第六章 支持向量机
第七章 贝叶斯分类器
第八章 集成学习
第九章 聚类
第十章 降维与度量学习
第十一章 特征选择与稀疏学习
第十二章 计算学习理论
第十三章 半监督学习
第十四章 概率图模型
第十五章 规则学习
第十六章 强化学习
附录
第一章 绪论
第二章 模型评估与选择
第三章 线性模型
第四章 决策树
第五章 神经网络
第六章 支持向量机
第七章 贝叶斯分类器
第八章 集成学习
第九章 聚类
第十章 降维与度量学习
第十一章 特征选择与稀疏学习
第十二章 计算学习理论
第十三章 半监督学习
第十四章 概率图模型
第十五章 规则学习
第十六章 强化学习
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