（精排）深入理解机器学习：从原理到算法 (Shai Shalev Shwartz Shai Ben David)高清电子版阅读

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我的笔记：

1. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等基本概念。 损失函数、优化算法和模型评估等。
2. 线性回归和逻辑回归：线性模型的原理、训练和应用。 逻辑回归用于二分类问题的原理和应用。
3. 支持向量机（SVM）：SVM的原理、核技巧和超参数调整。
4. 决策树和随机森林：决策树的构建和应用。 集成学习中的随机森林。
5. 聚类和降维：K均值聚类、层次聚类等方法。 主成分分析（PCA）和t-SNE等降维技术。
6. 神经网络和深度学习：神经网络的基本结构和训练方法。 深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
7. 模型调优和性能评估：超参数调优和交叉验证。 模型的评估指标。
8. 应用案例和实践：实际机器学习应用的案例研究。 数据预处理和特征工程。