本书共11章，主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型，即监督学习模型和非监督学习模型。针对监督学习模型，本书介绍了线性模型（线性回归、Logistic回归）、非线性模型（SVM、生成式分类器、决策树）、集成学习模型和神经网络模型及其训练；针对非监督学习模型，本书讲解了常用的降维技术（线性降维技术与非线性降维技术）和聚类算法（如均值聚类、GMM、层次聚类、均值漂移聚类、DBSCAN和基于密度峰值的聚类等）。 本书可作为高等院校计算机应用、人工智能等专业的机器学习相关课程的教材，也可作为计算机应用与人工智能等领域从业人员的学习参考用书。

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