机器学习（西瓜书）深度学习（Deep Learning）学习笔记

本文为准备研究生课程Computer Vison而写，力求对机器学习与深度学习基本概念和应用实践产生一定的理解。

机器学习（西瓜书）-周志华

第1章绪论

根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可大致划分为两大类"监督学习" (supervised learning) 和"无监督学习" (unsupervised learning) ，分类和回归是前者的代表，而聚类则是后者的代表。

学得模型适用于新样本的能力，称为"泛化" (generalization) 能力。

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

C++：

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