机器学习——周志华 学习笔记（一）

之前写了一篇深度学习、优化与识别的学习笔记，但是后来豆瓣书评上对这本书的评价不高，就直接放弃删除了。 绪论 模型评估与选择 线性模型 决策树 神经网络 支持向量机 贝叶斯分类 集成学习 聚类 降维与度量学习 特征选择与稀疏学习 计算学习理论 半监督学习 概率图模型 规则学习 强化学习 一、绪论 1.1引言 1.2基本术语 要进行机器学习，先要有数据，假定我们收集了一批关于西瓜的数据，例如（色泽=青

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