COMP3314课程内容机器学习相关的入门知识。其中有部分内容与博客上COMP3354数据学习有所重合，所以如果你在学习本节课之前先学习了有关COMP3354的内容，那么这节课的一大半概念对你来说会变得更容易。
如果有关联知识，我会将链接插入到笔记中的。
在这节课中，我们不会深入学习强化学习，有关RNN，GAN，Deep RL有关的深度学习，也不会深入讲解自然语言处理NLP。
在这门课中，我们首先介绍自适应线性神经网络Adaline，逻辑回归，支持向量机SVM，决策树学习算法，KNN，数据处理与降维，模型评估与微调，集成学习，回归模型，聚类模型，多层人工神经网络，以及最后的卷积神经网络。
内容不少，所以这学期的内容绝对量大管饱。
课程中我们会用到这些推荐书籍：
Alpaydin, E. (2020). Introduction to machine learning (Fourth edition.). The MIT Press.
Marsland, S. (2015). Machine learning : an algorithmic perspective (Second edition.). CRC Press. http://eproxy.lib.hku.hk/login?url=http://www.HKUHK.eblib.com.AU/EBLWeb/patron/?target=patron&extendedid=P_1591570_0