本书共18章, 分为机器学习基础、经典机器学习方法与现代机器学习方法三大部分。机器学习基础部分为第1、2章, 内容为机器学习概述和数学基础知识; 经典机器学习方法部分为第3-10章, 内容分别为线性回归与分类模型、特征提取与选择、决策树与集成学习、支持向量机、贝叶斯决策理论、神经网络、聚类方法和半监督学习等; 现代机器学习方法部分为第11-18章, 内容涵盖了近年来新兴的与不断发展的前沿算法, 如深度学习、深度强化学习、生成对抗网络、胶囊网络、图卷积神经网络、自监督学习、迁移学习以及自动机器学习等。并列题名：Modern machine learning eng