哈喽啊大家，今天又来给大家推荐一本机器学习方面的书籍<机器学习西瓜书>。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。
为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解，作者试图尽可能少地使用数学知识。然而，少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。
作者简介
适合人群：本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生，以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。
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目录：
序言
前言
主要符号表
第1章 绪论
第2章 模型评估与选择
第3章 线性模型
第4章 决策树
第5章 神经网络
第6章 支持向量机
第7章 贝叶斯分类器
第8章 集成学习
第9章 聚类
第10章 降维与度量学习
第11章 特征选择与稀疏学习
第12章 计算学习理论
第13章 半监督学习
第14章 概率图模型
第15章 规则学习
第16章 强化学习
附录
A 矩阵
B 优化
C 概率分布
后记
课件PPT：
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