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机器学习国外经典教材， 第1章引言 第2章概念学习和一般到特殊序 第3章　决策树学习 第4章人工神经网络 第5章　评估假设 第6章　贝叶斯学习 第7章　计算学习理论 第8章　基于实例的学习 第9章　遗传算法 第10章　学习规则集合 第11章　分析这习 第12章　归纳和分析学习的结合 第13章　增强学

第一章先验分布与后验分布 §1.1三种信息 §1.2贝叶斯公式 §1.3共轭先验分布 §1.4超参数及其确定 §1.5多参数模型 §1.6充分统计量 习题 第二章贝叶斯推断 §2.1条件方法 §2.2估计 §2.3区间估计 §2.4假设检验 §2.5预测