在學習機器學習的有關知識時,搜尋到JerryLead的cnblog中的Machine Learning專欄,裡面對于機器學習的部分算法和知識點講解地很經典和透徹。是以Mark在這,多多學習!
http://www.cnblogs.com/jerrylead/tag/Machine%20Learning/
偏最小二乘法回歸(Partial Least Squares Regression)
典型關聯分析(Canonical Correlation Analysis)
增強學習(Reinforcement Learning and Control)
因子分析(Factor Analysis)
線性判别分析(Linear Discriminant Analysis)(二)
線性判别分析(Linear Discriminant Analysis)(一)
ICA擴充描述
獨立成分分析(Independent Component Analysis)
主成分分析(Principal components analysis)-最小平方誤差解釋
主成分分析(Principal components analysis)-最大方差解釋
線上學習(Online Learning)
(EM算法)The EM Algorithm
混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法
K-means聚類算法
規則化和模型選擇(Regularization and model selection)
支援向量機(五)SMO算法
支援向量機(四)
支援向量機(三)核函數
支援向量機SVM(二)
支援向量機SVM(一)
判别模型、生成模型與樸素貝葉斯方法
對線性回歸,logistic回歸和一般回歸的認識