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ch1 绪论 finish on 6/25
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ch2 模型评估与选择 finish on 6/28
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ch3 线性模型 finish on 6/29
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ch4 决策树 finish on 6/30
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ch5 神经网络 finish on 6/30
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ch6 支持向量机 finish on 7/7
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ch7 贝叶斯分类器 finish on 7/10
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ch8 集成学习 finish on 7/13
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ch9 聚类 finish on 7/15
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ch10 降为和度量学习 exercise skipped
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ch11 特征选择与稀疏学习 finish on 7/17
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ch12 计算学习理论 will skip and come back to this chapter on one weekend...
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ch13 半监督学习 finish on 7/18
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ch14 概率图模型 finish on 7/19
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ch15 规则学习 看了一遍,习题略。。。 7/20
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ch16 强化学习 finish on 7/21 强化学习是下一阶段学习的核心,阅读书单有《深入浅出强化学习原理入门�》和 sutton的那本《强化学习导论》