6月 14 2014

机器学习17--增强学习——拟合的值迭代法（fitted value iterator）

6月 14 2014

机器学习16--增强学习——有限状态的马尔科夫决策过程MDP

6月 13 2014

机器学习15-3--独立成分分析ICA（Independent Component Analysis）

6月 13 2014

机器学习15-2--几种算法的对比总结(FA、PCA、混合高斯算法、k-means)

6月 13 2014

机器学习15-1--SVD

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机器学习14--PCA主成分分析

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机器学习13--EM算法--应用到三个模型： 1,2,3因子分析模型

6月 9 2014

机器学习12-2--EM算法--应用到三个模型： 高斯混合模型 ，混合朴素贝叶斯模型，因子分析模型（下一部分）

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机器学习12-1--K-means算法(无监督)

6月 5 2014

机器学习11-2--怎样用机器学习ML解决问题和在线学习

6月 5 2014

机器学习11-1--贝叶斯统计和规则化

6月 5 2014

机器学习10--学习理论的基础知识

6月 5 2014

机器学习9--学习理论的基础知识

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机器学习8--支持向量机（下）

5月 30 2014

机器学习7--支持向量机（上）

5月 29 2014

机器学习5_6--生成学习算法(高斯判别分析GDA和朴素贝叶斯NB)

5月 22 2014

机器学习4--GLM 广义线性模型'

5月 21 2014

机器学习1_2_3_4--梯度和牛顿算法