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README.md

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 ## 目录
 
-+   [一、引言](1.引言.md)
-+   [二、简单数字的奇特技巧](2.简单数据的奇特技巧.md)
-+   [三、文本数据：展开、过滤和分块](3.文本数据.md)
-+   [四、特征缩放的效果：从词袋到 TF-IDF](4.特征缩放的效果：从词袋到_TF-IDF.md)
-+   [五、类别特征：机器鸡时代的鸡蛋计数](5.类别特征.md)
-+   [六、降维：使用 PCA 压缩数据集](6.降维：用_PCA_压缩数据集.md)
-+   [七、非线性特征提取和模型堆叠](7.非线性特征提取和模型堆叠.md)
-+   [八、自动化特征提取器：图像特征提取和深度学习](8.自动化特征提取器：图像特征提取和深度学习.md)
++   [一、引言](docs/1.引言.md)
++   [二、简单数字的奇特技巧](docs/2.简单数字的奇特技巧.md)
++   [三、文本数据：展开、过滤和分块](docs/3.文本数据.md)
++   [四、特征缩放的效果：从词袋到 TF-IDF](docs/4.特征缩放的效果：从词袋到_TF-IDF.md)
++   [五、类别特征：机器鸡时代的鸡蛋计数](docs/5.类别特征.md)
++   [六、降维：使用 PCA 压缩数据集](docs/6.降维：用_PCA_压缩数据集.md)
++   [七、非线性特征提取和模型堆叠](docs/7.非线性特征提取和模型堆叠.md)
++   [八、自动化特征提取器：图像特征提取和深度学习](docs/8.自动化特征提取器：图像特征提取和深度学习.md)
 +   九、回到特征：将它们放到一起
-+   [附录、线性模型和线性代数基础](附录.线性模型和线性代数基础.md)
++   [附录、线性模型和线性代数基础](docs/附录.线性模型和线性代数基础.md)
 
 ## 联系方式