本書的主要內(nèi)容涵蓋機器學習領(lǐng)域的主要模型和算法, 包括監(jiān)督學習的分類和回歸模型與算法、非監(jiān)督學習的聚類和降維算法、強化學習的主要算法、遷移學習的實例以及最新前沿的相關(guān)模型和算法的實踐。本書以實驗項目或案例為單元, 每個單元有明確的實驗?zāi)康�、原理和實驗步驟, 包括基礎(chǔ)驗證性實驗、綜合設(shè)計性實驗和系統(tǒng)開發(fā)項目實踐。