許久未在這裡更新了，前段時間一直在負責導師的科研專案，所做的內容也絕大部分屬於機密內容，很多也不適合作為心得筆記進行發布，最近專案的事情也接近結項了，**也成功完成了，現在能夠靜下心來學習自己一直想學的機器學習十大演算法了。
從現在開始，我會把自己學習十大演算法的新路歷程以筆記的形式的不定期發布在這裡。當然啦我比較隨意，主要看心情而發哈哈哈。
先簡單羅列一下十大演算法的目錄
1.線性回歸 （linear regression）
2.支援向量機 （support vector machine,svm）
3.最近鄰居/k最近鄰 （k-nearest neighbors,knn）
4.邏輯回歸 （logistic regression）
5.決策樹 （decision tree）
6.k均值 （k-means）
7.隨機森林（random forest）
8.樸素貝葉斯（***** bayes）
9.降維（dimensional reduction）
10.梯度增強（gradient boosting）
那麼這些演算法的概念都分別是什麼呢？網上目前已經有很多的說法了，但是那些都是別人的東西，而不是我自己的理解成果。我會在理解了各自的概念之後，用我自己的語言盡量整理出乙個能夠讓大部分人看得懂的說法。
機器學習 初識機器學習
1.什麼是機器學習？對於機器學習到現在都還沒有統一的定義，但是，通過乙個例子和較權威的定義來理解機器學習，最後附上我個人對機器學習的理解 2.監督學習 1 監督學習基本思想 我們資料集中的每個樣本都有相應的 正確答案 即每個樣本都是真實值，再根據這些樣本作出 舉乙個房價預售的例子來說明 eg 下面圖...
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注 後期有時間的話會對每乙個演算法進行講解。1 普通線性回歸 2 廣義線性模型 3 邏輯回歸 4 線性判定分析1 決策樹基本原理與構建 2 cart演算法 3 回歸決策樹 4 分類決策樹1 貝葉斯定理與樸素貝葉斯 2 高斯貝葉斯分類器 3 多項式貝葉斯分類器 4 伯努利貝葉斯分類器 5 遞增式學習1...