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目录
数学基础
微积分
概率论
数理统计
线性代数
数值线性代数
最优化算法
凸集理论
凸集
凸函数
凸优化
约束优化
等式约束优化
不等式约束
罚函数法
增广Largrangian乘子法
ADMM
投影梯度法
无约束优化
一阶算法
基础
梯度下降算法
信頼域
共轭梯度法
nesterov-涅斯捷罗夫
二阶算法
牛顿法系列
牛顿法补充
owl-qn
坐标下降法
非平滑凸函数
次梯度
PGD
ISTA
FISTA
原始对偶内点法
优化碎碎念
随机梯度下降
优化理论的总结
对偶理论
逻辑回归
逻辑回归工程化
softmax
逻辑回归代码
线性回归
一元线性回归
广义线性模型
多元线性回归
收缩方法
lasso补充
岭回归代码
线性回归代码
lasso回归
最大熵模型
信息熵
最大熵
决策树
决策树-基本概念
决策树-算法
随机森林
集成方法
Boosting
boosting-基础
boosting-提升树
boosting-GBDT
XBOOST
SVM
SVN-基础
SVM-线性SVM
SVM-线性支持向量机
SVM-非线性
SVM-SMO
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降维
LDA分类器
PCA
SVD
NMF
聚类
聚类基础
kmeans
层次聚类
密度聚类
谱聚类
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概率图模型
概率分布
贝叶斯基础
生成模型与判别模型
贝叶斯线性回归与逻辑回归
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯代码
EM算法
PLSA模型
LSA
plsa
LDA模型
LDA-概率分布
LDA-采样
LDA-文本建模
LDA-LDA建模
GIBBS实现
Gibbs实现的碎碎念
变分推断-基础
变分推断-原理
变分-碎碎念
变分-LDA
HMM
HMM-基本概念
HMM-概率计算
HMM-学习问题
HMM-预测问题
CRF
CRF-基础
CRF-条件随机场
CRF-概率计算
CRF-学习算法
CRF-预测算法
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特征工程
特征工程-例子
特征选择
模型优化
模型评估
模型评估碎碎念
交叉测试
机器学习理论
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异常检测
关联规则
Aprior算法
FP-growth算法
代码
python基础
knn
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python_决策树
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