《机器学习导论》（（土）阿培丁）【摘要 书评 试读】
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出版者的话中文版序译者序前言致谢符号表第1章 绪论1．1 什么是机器学习1．2 机器学习的应用实例1．2．1 学习关联性1．2．2 分类1．2．3 回归1．2．4 非监督学习1．2．5 增强学习1．3 注释1．4 相关资源1．5 习题1．6 参考文献第2章 监督学习2．1 由实例学习类2．2 VC维2．3 概率逼近正确学习2．4 噪声2．5 学习多类2．6 回归2．7 模型选择与泛化2．8 监督机器学习算法的维2．9 注释2．10 习题2．11 参考文献第3章 贝叶斯决策定理3．1 引言3．2 分类3．3 损失与风险3．4 判别式函数3．5 效用理论3．6 信息值3．7 贝叶斯网络3．8 影响图3．9