机器学习算法和应用 第1篇 基础知识 从统计讲起 从概率讲起 第2篇 机器学习 模型评估与选择 KNN算法 逻辑回归（Logistic Regression） 决策树（Decision Trees） 随机森林（Random Forests） 贝叶斯（Bayesian Techniques） 支持向量机（SVMs） 机器学习在天文学中的应用 总结 第3篇 深度学习 深度学习综述 神经网络原理及实战 卷积神经网络原理及实战 循环神经网络原理及实战 强化学习原理及实战 深度学习在天文学中的应用 总结 意见反馈 大家有什么需求或者问题欢迎大家提问和改正，点击这里