第1章 绪论
第2章 模型评估与选择
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 概率图学习
第15章 规则学习
第16章 强化学习
【读后笔记】机器学习——周志华.清华大学出版社
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