第一章 绪论
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第二章 模型评估与选择
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第三章 线性模型
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第四章 决策树
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[2016.12.20]决策树代码太乱，近期重写[2017.1.16][完成][2016.12.20]决策树代码太乱，近期重写[2017.1.16][完成]
第五章 神经网络
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[2016.12.20]缺第6，10题，第10题近期补上[2016.12.20]缺第6，10题，第10题近期补上
第六章 支持向量机
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缺第10题，暂不补缺第10题，暂不补
第七章 贝叶斯分类器
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缺第9，10题，暂不补缺第9，10题，暂不补
第八章 集成学习
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缺第9题，暂不补缺第9题，暂不补
第九章 聚类
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缺第8题，暂不补缺第8题，暂不补
第十章 降纬与度量学习
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第十一章 特征选择与稀疏学习
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第十二章 计算理论学习
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第十三章 半监督学习
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第十四章 概率图模型
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缺第10题，暂不补缺第10题，暂不补
第十五章 规则学习
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缺第3，5题，代码缺6，10，暂不补缺第3，5题，代码缺6，10，暂不补
第十六章 强化学习
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缺第9，10题，暂不补
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