专题：机器学习进阶之路—

现将自己机器学习方面的学习笔记整理如下，后续还会继续更新：

机器学习基本概念
监督学习、非监督学习、批量学习、在线学习、基于实例学习、基于模型学习
经验风险最小化与结构风险最小化
模型评估与选择（留出法、交叉验证法、查全率、查准率、偏差、方差）
线性回归原理推导与算法描述
最优化方法：梯度下降法
一文读懂正则化与LASSO回归，Ridge回归
逻辑斯蒂回归原理推导与求解
多项逻辑斯蒂回归/softmax回归推导与求解
决策树生成与剪枝详解
决策树详解之分类与回归树（CART）
集成学习概述
Bagging与随机森林原理与算法描述
Boosting与AdaBoost分类与回归原理详解与公式推导
Stacking与K折交叉验证
深入剖析梯度提升决策树(GBDT)分类与回归
LP距离、欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离
K近邻法（KNN）与kd树原理详解
K-Means聚类及其变体
深入剖析主成分分析（PCA）与协方差矩阵
非线性降维与核主成分分析KPCA
基于密度的聚类DBSCAN
特征选择（过滤式、包裹式、嵌入式）
感知机原理详解
神经网络详解
拉格朗日乘子法
二次规划
支持向量机原理与序列最小最优化算法SMO

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