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syhwawa/Machine-learning-learning-notes

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周志华《Machine Learning》学习笔记(1)--绪论.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(10)--集成学习.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(11)--聚类.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(12)--降维与度量学习.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(13)--特征选择与稀疏学习.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(14)--计算学习理论.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(15)--半监督学习.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(16)--概率图模型.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(17)--强化学习.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(2)--性能度量.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(3)--假设检验&方差&偏差.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(4)--线性模型.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(5)--决策树.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(6)--神经网络.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(7)--支持向量机.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(8)--贝叶斯分类器.md
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周志华《Machine Learning》学习笔记(9)--EM算法.md
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本文为周志华《机器学习》的学习笔记，记录了本人在学习这本书的过程中的理解思路以及一些有助于消化书内容的拓展知识，笔记中参考了许多网上的大牛经典博客以及李航《统计学习》的内容，向前辈们和知识致敬！

About

周志华《机器学习》又称西瓜书是一本较为全面的书籍，书中详细介绍了机器学习领域不同类型的算法(例如：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、集成降维、特征选择等)，记录了本人在学习过程中的理解思路与扩展知识点，希望对新人阅读西瓜书有所帮助！

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