机器学习揭秘：理论与实践

1 机器学习基础
   1.1 机器学习概述与分类
   1.2 监督学习与无监督学习
   1.3 模型评估与验证方法


2 线性回归与逻辑回归
   2.1 线性回归基本原理与实现
   2.2 逻辑回归与分类问题
   2.3 案例分析：房价预测与垃圾邮件分类


3 决策树与随机森林
   3.1 决策树原理与构建方法
   3.2 随机森林与集成学习
   3.3 案例分析：信用评级与客户流失预测