资源名称：图解机器学习 杉山将 中文PDF

第I部分绪论 

第1章什么是机器学习 
第2章学习模型 
第II部分有监督回归 
第3章最小二乘学习法 
第4章带有约束条件的最小二乘法 
第5章稀疏学习 
第6章鲁棒学习 
第III部分有监督分类 
第7章基于最小二乘法的分类 
第8章支持向量机分类 
第9章集成分类 
第10章概率分类法 
第11 章序列数据的分类 
第IV部分无监督学习 
第12章异常检测 
第13章无监督降维 
第14章聚类 
第V部分新兴机器学习算法 
第15章在线学习 
第16章半监督学习 
第17章监督降维 
第18章迁移学习 
第19章多任务学习 
第VI部分结 语 

第20章总结与展望

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