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第I部分绪论
第1章什么是机器学习
第2章学习模型
第II部分有监督回归
第3章最小二乘学习法
第4章带有约束条件的最小二乘法
第5章稀疏学习
第6章鲁棒学习
第III部分有监督分类
第7章基于最小二乘法的分类
第8章支持向量机分类
第9章集成分类
第10章概率分类法
第11 章序列数据的分类
第IV部分无监督学习
第12章异常检测
第13章无监督降维
第14章聚类
第V部分新兴机器学习算法
第15章在线学习
第16章半监督学习
第17章监督降维
第18章迁移学习
第19章多任务学习
第VI部分结 语
第20章总结与展望
资源截图：
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