本書包含4個部分：第一部分為機器學習基礎，介紹了機器學習的概念、數學基礎、思想方法和最簡單的機器學習算法；第二部分為參數化模型，講解線性模型、神經網路等算法；第三部分為非參數化模型，主要討論支援向量機和決策樹模型及其變種；第四部分為無監督模型，涉及聚類、降維、概率圖模型等多個方面。本書將機器學習理論和實踐相結合，以大量示例和代碼帶領讀者走進機器學習的世界，讓讀者對機器學習的研究內容、基本原理有基本認識，為後續進一步涉足深度學習打下基礎。
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