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 降纬与度量学习

第十一章 特征选择与稀疏学习

第十二章 计算理论学习

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

课程代码

参考博客:https://me.csdn.net/icefire_tyh


内容来源于网络如有侵权请私信删除