课程简介

1机器学习绪论
2 模型评估与选择
3 回归分析(Regression Analysis)
4 决策树(Decision Tree)
5 人工神经网络(Artificial Neural Network)
6 最近邻算法（KNN）
7 朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian)
8 聚类分析(Cluster Analysis)
9 支持向量机(Support Vector Machine)