麻省理工学院（MIT）6.390 机器学习导论课程的讲义 (2024 春季版)

introml.mit.edu/_static/spring24/LectureNotes/6_390_lecture_notes_spring24.pdf

内容涵盖了机器学习的多个核心领域，包括问题分类、假设、评估标准、模型类型、算法等。通过深入探讨监督学习、无监督学习、强化学习等概念，读者可以获得对机器学习理论的全面理解，并掌握如何构建和评估机器学习模型。