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├── 00讲义
├── 第01章 概述
├── 第02章 机器学习基本概念
├── 第03章 模型性能评估
├── 第04章 感知机
├── 第05章 聚类
├── 第06章 贝叶斯分类器及图模型
├── 第07章 决策树和随机森林
├── 第08章 逻辑斯谛回归与最大熵模型
├── 第09章 SVM
├── 第10章 核方法与非线性SVM
├── 第11章 降维与度量学习
├── 第12章 提升方法
├── 第13章 EM算法及混合高斯模型
├── 第14章 计算学习理论
├── 第15章 隐马尔可夫模型
├── 第16章 条件随机场
├── 第17章 概率图模型的学习与推断
├── 第18章 神经网络和深度学习
├── 第19章 深度学习正则化方法
├── 第20章 深度学习优化方法
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