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共22章

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内容简介
前言
第一篇经典机器学习模型
第1章引言：从线性回归说起
第2章阴阳剖分：支持向量机模型
第3章化直为曲：逻辑斯蒂回归
第4章层层拷问：决策树模型
第5章近朱者赤：k近邻模型
第6章执果索因：朴素贝叶斯
第7章提纲挈领：线性判别分析与
第8章曲面平铺：流形学习
第9章物以类聚：聚类算法
第10章字典重构：稀疏编码
第11章教学相长：直推式支持
第二篇深度学习模型与方法
第13章神经网络与深度学习：从感知机模型到阿尔法狗
第14章精细解剖：神经网络的基本构成单元
第15章机器之瞳：卷积神经网络与计算机视觉
第16章时序利器：循环神经网络
第17章左右互搏：生成对抗网络
第18章尾声：无处不在的机器学习与普惠的人工智能

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