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    第一篇 机器学习基础篇1
    第1 章 线性模型 2
    第2 章 决策树 30
    第3 章 贝叶斯分类器 55
    第4 章 k 近邻法 70
    第5章 数据降维 83
    第6章 聚类和EM 算法 119
    第二篇 机器学习高级篇155
    第7章 支持向量机 156
    第8章 人工神经网络 192
    第9章 半监督学习 225
    第10章 集成学习 244
    第三篇 机器学习工程篇299
    第11章 数据预处理 300
    第12 章 模型评估、选择与验证 345
    第四篇 Kaggle 实战篇401
    第13 章 Kaggle 牛刀小试 402

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