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《机器学习导论》涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式
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《数据挖掘导论》数据、分类、关联分析、聚类和异常检测，涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，讨论概念和算法
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