本课程涵盖了机器学习和数据挖掘的一系列选定主题，重点是部署真实系统的好方法和实践。大部分章节是关于常用的监督学习技术，和较小程度上非监督方法。这包括线性回归和逻辑回归的基本算法、决策树、支持向量机、聚类、神经网络，以及特征选择和降维、误差估计和经验验证的关键技术。

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Part 1.机器学习简史 a short tour of ML Part 2. 线性模型、概率解释与梯度优化，linear models, their probabilistic interpretation and gradient optimization Part 3. 神经网络与深度学习，Neural networks and deep learning