这本书挺全面，还和工程结合，查漏补缺专用
简介
数学基础
算法基础
贝叶斯分类器
决策树
k近邻
数据降维
线性判别分析
人工神经网络
支持向量机
线性模型
随机森林
Boosting
深度学习
卷积神经网络
循环神经网络
生成对抗网络
聚类
半监督学习
隐马尔可夫模型
条件随机场
强化学习
工程实现相关
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