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机器学习算法笔记

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资源说明：本文总结博客中关于机器学习十大算法的详细过程，进行汇总，包括广义线性模型、softmax 回归、逻辑回归、梯度下降法、Logistic 回归与牛顿迭代法、两种梯度下降法、相对熵（KL 散度）、K-Means 聚类算法、朴素贝叶斯分类、决策树之 ID3 算法、决策树之 C4.5 算法、决策树之 CART 算法、随机森林、K-D 树、KNN 算法、BFGS 算法、L-BFGS 算法、文本特征属性选择。十九、矩阵求导解最小二乘问题二十、局部加权回归二十一、最小二乘的概率解释

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