回归问题
常用评价指标MSE、RMSE、R-squared、MAE、MAPE
偏差方差两难全（Bias-Variance Tradeoff）
一元线性回归
损失函数
最小二乘法
多元线性回归
惩罚模型
线性回归模型操作演示
树回归模型
集成学习
Bagging与随机森林
GBM梯度调优模型
XgBoost模型
树回归及集成模型操作演示
分类问题
分类评价体系与常用评价体系（精度、错误率、查准率、AUC等）
逻辑回归模型
逻辑回归与梯度下降调优
逻辑回归与惩罚模型
线性回归模型操作演示
决策树模型基础
划分方法：信息增益法与基尼系数法
决策树的剪枝问题
Boosting算法与AdaBooost算法
KNN算法
支持向量机模型SVM
非线性分类模型操作演示
