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来自「机器学习的经典课件」· 文本 代码 · 共 15 行

第1章，引言
第2章，基于符号和逻辑表示的概念学习
第3章，决策树
第4章，人工神经网络
第5章，统计和估计理论的基础概念
第6章，贝叶斯理论
第7章，计算学习
第8章，基于实例的学习
第9章，遗传算法
第10章，规则学习
第11章，基于解释的学习
第12章，近似知识与现有数据的结合
第13章，增强学习