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目錄： 第一章 機器學習基礎 第一節(jié) 引言 1.1.1 機器學習類別 1.1.2 機器學習庫 1.1.3 機器學習工作流 第二節(jié) 數據預處理 1.2.1 數據分割：訓練、驗證和測試數據集 1.2.2 數據加載——讀取不同數據類型 1.2.3 特征工程 1.2.4 超參數優(yōu)化 第三節(jié) 監(jiān)督學習 1.3.1 k-近鄰算法 (k-Nearest Neighbors, k-NN) 1.3.2線性模型 1.3.3 支持向量機 1.3.4 決策樹 1.3.5 Bagging 與 Boosting 1.3.6 決策樹集成 1.3.7 人工神經網絡簡介 1.3.8 高斯樸素貝葉斯分類 1.3.9 線性判別分析（LDA） 第四節(jié) 無監(jiān)督學習 1.4.1 聚類 1.4.2 降維 第五節(jié) 半監(jiān)督學習 1.5.1自訓練 1.5.2協(xié)同訓練 1.5.3 半監(jiān)督聚類 1.5.4 生成式半監(jiān)督學習 第六節(jié) 強化學習 1.6.1 模型自適應強化學習 1.6.2 模仿學習 第七節(jié) 模型評估 1.7.1交叉驗證 1.7.2評估指標 1.7.3二分類指標 1.7.4回歸指標 習題