本書中涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)的多個(gè)方面，包括所需背景知識(shí)、qe系列軟件、各部分內(nèi)容架構(gòu)等。全書介紹了基于近鄰的方法(如k近鄰算法)及相關(guān)的回歸和分類模型、基于樹的方法(包括決策樹、隨機(jī)森林、梯度提升等)、基于線性關(guān)系的方法、基于劃分直線與平面的方法(包括支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等。