第 1 章 機器學習簡介第 2 章 機器學習的重要元素第 3 章 特徵選擇與特徵工程第 4 章 線性迴歸第 5 章 Logistic 迴歸第 6 章 樸素貝氏第 7 章 支援向量機第 8 章 決策樹與整體學習第 9 章 分群基礎第 10 章 階層式分群第 11 章 推薦系統簡介第 12 章 自然語言處理簡介第 13 章 NLP 的主題建模與情緒分析第 14 章 深度學習與 TensorFlow 簡介第 15 章 建立機器學習架構