本书共13章分为4篇展开:第一篇:机器学习基础篇（第1-6章），讲述机器学习的基础算法，包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法;第二篇:机器学习高级篇（第7-10章），讲述经典而常用的高级机器学习算法，包括支持向量机、人工神经网络、半监督学习和集成学习;第三篇:机器学习工程篇（第11-12章），讲述机器学习工程中的实际技术，包括数据预处理，模型评估、选择与验证等。第四篇:kaggle实战篇（第13章），讲述一个kaggle竞赛题目的实战。

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