[第一节:基础知识](%E7%AC%AC%E4%B8%80%E8%8A%82%EF%BC%9A%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86.md)
[第二节:k近邻算法](%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E8%8A%82%EF%BC%9Ak%E8%BF%91%E9%82%BB%E7%AE%97%E6%B3%95.md)
[第三节:决策树算法](%E7%AC%AC%E4%B8%89%E8%8A%82%EF%BC%9A%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E7%AE%97%E6%B3%95.md)
[第四节:朴素贝叶斯](%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E8%8A%82%EF%BC%9A%E6%9C%B4%E7%B4%A0%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF.md)
[第五节:逻辑斯蒂回归](%E7%AC%AC%E4%BA%94%E8%8A%82%EF%BC%9A%E9%80%BB%E8%BE%91%E6%96%AF%E8%92%82%E5%9B%9E%E5%BD%92.md)
[第六节:支持向量机](%E7%AC%AC%E5%85%AD%E8%8A%82%EF%BC%9A%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BA.md)
- 序言
- 第一章 机器学习概述
- 第二章 机器学习环境搭建
- 环境搭建
- 第三章 机器学习之基础算法
- 第一节:基础知识
- 第二节:k近邻算法
- 第三节:决策树算法
- 第四节:朴素贝叶斯
- 第五节:逻辑斯蒂回归
- 第六节:支持向量机
- 第四章 机器学习之深度学习算法
- 第一节: CNN
- 4.1.1 CNN介绍
- 4.1.2 CNN反向传播
- 4.1.3 DNN实例
- 4.1.4 CNN实例
- 第五章 机器学习论文与实践
- 第一节: 语义分割
- 5.1 FCN
- 5.1.1 FCN--------实现FCN16S
- 5.1.2 FCN--------优化FCN16S
- 5.2 DeepLab
- 5.2.1 DeepLabv2
- 第六章 机器学习在实际项目中的应用