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本書系統闡述了機器學習的基本理論、算法和實現。全書共11章：第1章著重介紹了機器學習的基本知識；第2章介紹了樣本數據預處理和提取的傳統算法(如PCA和LDA)，並增加了流形學習和稀疏表徵等理論；第3-8章系統介紹了傳統機器學習算法，如監督學習(貝葉斯、近鄰、線性模型、非線性模型和集成學習)和非監督學習(聚類)；第9、10章分別介紹了概率圖模型和人工神經網絡的基本理論；第11章著重講述了強化學習的基本理論和算法。
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