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CS 189/289A（机器学习导论）涵盖：机器学习的理论基础、算法、方法论以及应用。内容可能包括对回归和分类的监督学习方法（线性模型、决策树、神经网络、集成方法、基于实例的方法）；生成式和判别式概率模型；贝叶斯参数学习；密度估计和聚类；贝叶斯网络；时间序列模型；降维；涵盖各种实际应用的编程项目。