本书主要分为机器学习的基础、非参数化模型、线性模型、聚类方法、降维方法、EM算法与隐变量模型、集成学习、概率图模型、人工神经网络基础、神经网络模型、生成式模型、自监督学习、强化学习基础、强化学习算法、深度强化学习等模块。