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课程全面系统地介绍了统计机器学习的主要方法以及应用，主要内容包括：（1）统计学习基本概念；（2）统计学习的数学基础；（3）回归模型；（4）感知机；（5）支持向量机；（6）深度学习；（7）集成方法；（8）数据表示-含参数模型；（9）数据表示-不含参数模型；（10）非监督学习。课程内容从具体问题或实例入手，由浅入深，思路清晰，配合了详细的数学推导与证明，以及实际应用案例，便于学生理解统计学习方法的数学本质，理论联系实际，在工程中灵活应用。
