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笔记作者:王博简介 985AI博士,CSDN博客专家,华为云享专家 已完结待更笔记:《深度学习-花书手推笔记》、《无人驾驶手推笔记》、《SLAM 十四讲》

第一章绪论 第二章模型评估与选择 第三章线性模型 第四章决策树 第五章神经网络 第六章支持向量机 第七章贝叶斯分类器 第八章集成信息 第九章聚类 第十章降维与度量学习 第十一章特征选择与稀疏学习 第十二章计算学习理论 第十三章半监督学习 第十四章概率图模型 第十五章规则学习

https://github.com/Sophia-11/Machine-Learning-Notes/

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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