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- 11/3第7章 基于距离与相似度的方法
- 11/3第8章 决策树与集成学习
- 11/3第9章 概率模型与统计学习
- 11/3第10章 无监督学习与聚类（Unsupervised Learning & Clustering）
- 11/3第11章 特征工程与数据处理
- 11/3第12章 模型评估与调优
- 11/3第13章 NLP 领域的机器学习实践
- 11/3第14章 计算机视觉与传统机器学习 Computer Vision, CV
- 11/3第15章 时序数据与预测
- 11/3第16章 深度学习的兴起
- 11/3第17章 卷积与序列模型 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
- 11/3第18章 大模型与预训练范式
- 11/3第19章 可解释性与可信AI
- 11/3第20章 机器学习的思维方式
- 11/3第21章 机器学习的未来
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