周志华《机器学习》

第一章 绪论

第二章 模型评估与选择

第三章 线性模型

第四章 决策树

第五章 神经网络

第六章 支持向量机

第七章 贝叶斯分类器

第八章 集成学习

第九章 聚类

第十章 降维与度量学习

第十一章 特征选择与稀疏表示

第十二章 计算学习理论

第十三章 半监督学习

第十四章 概率图模型

第十五章 规则学习

第十六章 强化学习

深度学习500问

第一章：数学基础

第二章：机器学习基础

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