以下是学习>机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：

1. 学习>机器学习基础知识

• 学习>机器学习的定义与分类

  • 监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习

• 学习>机器学习的产生与发展

  • 学习>机器学习的历史与现代应用

• 经验误差与过拟合

  • 过拟合与欠拟合的概念及解决方案

• 评估方法与性能度量

  • 交叉验证、准确率、召回率、F1分数等

• 偏差与方差

  • 偏差-方差权衡及其对模型的影响

2. 经典学习>机器学习算法

2.1 线性模型

• 一元线性回归与多元线性回归

• 梯度下降算法（批量、随机、小批量）

• 岭回归与Lasso回归

2.2 对数几率回归

• 对数几率回归的基本概念

• 极大似然估计与公式推导

• 代码实战：使用sklearn实现对数几率回归

2.3 决策树

• 决策树的基本概念

• 信息熵与信息增益

• ID3、C4.5、CART算法

• 代码实战：使用sklearn实现决策树

2.4 支持向量机（SVM）

• 超平面与间隔最大化

• 拉格朗日对偶与KKT条件

• 核函数与核方法

• 代码实战：SVM分类与回归

2.5 贝叶斯分类器

• 贝叶斯定理与朴素贝叶斯分类器

• 连续值处理方法

• 代码实战：贝叶斯分类器的应用

2.6 集成学习

• 集成学习概述（Bagging、Boosting）

• AdaBoost与随机森林

• 代码实战：集成学习的应用

3. 无监督学习

• 聚类算法

  • K-Means、层次聚类、DBSCAN

• 降维算法

  • 主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）

4. 模型评估与优化

• 模型评估指标

  • 分类问题（准确率、召回率、F1分数）

  • 回归问题（均方误差、R²分数）

• 模型选择与调优

  • 超参数优化（网格搜索、随机搜索）

  • 模型集成与投票

5. 学习>机器学习实战

• 项目实践

  • 数据预处理与特征工程

  • 模型选择与训练

  • 模型评估与优化

• 案例分析

  • 房价预测、图像分类、文本分类等

6. 现代学习>机器学习工具

• Python数据科学库

  • NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn

• 深度学习框架

  • TensorFlow、PyTorch（可选）

7. 学习>机器学习的伦理与社会影响

• 学习>机器学习的伦理问题

• 数据隐私与安全

• 学习>机器学习在社会中的应用与挑战

这些内容涵盖了学习>机器学习的基础理论、经典算法、实践应用以及现代工具的使用，适合从零基础到进阶的学习者。