1. 课本 - 机器学习

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机器学习基础算法

知识点

机器学习基础

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机器学习发展历程

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机器学习基础

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机器学习泛化误差

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机器学习分类

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机器学习监督学习获取数据方法

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机器学习监督学习泛化调优

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机器学习无监督学习聚类

知识点

贝叶斯分类器

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机器学习：贝叶斯分类器

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机器学习：朴素贝叶斯算法

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机器学习：朴素贝叶斯算法总结

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知识点

隐马尔可夫模型

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机器学习：EM算法

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机器学习：隐马尔可夫模型

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机器学习：隐马尔可夫模型2

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机器学习：隐马尔可夫三个基本算法

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机器学习：前向算法

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机器学习：后向算法

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机器学习：后向算法例子

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机器学习：维特比算法

知识点

决策树

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决策树

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决策树：ID3算法

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决策树：C4.5算法

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决策树：剪枝

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决策树：后剪枝

知识点

支持向量机

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机器学习：支持向量机

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支持向量机：对偶问题

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支持向量机：对偶问题2

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支持向量机：核函数

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支持向量机：软间隔

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SVM总结

知识点

集成学习

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集成学习

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集成学习——AdaBoost

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集成学习——AdaBoost-2

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集成学习Bagging

知识点

子空间学习

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子空间学习

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主成分分析

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线性回归模型：最小二乘法+LDA

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线性回归直接求解例子

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线性分类：线性判别分析LDA例子

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线性二分类优化模型：感知机和逻辑回归

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线性回归优化模型：梯度下降法

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线性多分类优化模型：softmax逻辑回归

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交叉熵损失函数

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L2正则化和岭回归

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L1正则化和套索回归