机器学习知识点学习(转)

在学习机器学习的有关知识时,搜索到JerryLead的cnblog中的Machine Learning专栏,里面对于机器学习的部分算法和知识点讲解地很经典和透彻。所以Mark在这,多多学习!

http://www.cnblogs.com/jerrylead/tag/Machine%20Learning/

 

偏最小二乘法回归(Partial Least Squares Regression)

典型关联分析(Canonical Correlation Analysis)

增强学习(Reinforcement Learning and Control)

因子分析(Factor Analysis)

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)(二)

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)(一)

ICA扩展描述

独立成分分析(Independent Component Analysis)

主成分分析(Principal components analysis)-最小平方误差解释

主成分分析(Principal components analysis)-最大方差解释

在线学习(Online Learning)

EM算法)The EM Algorithm

混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法

K-means聚类算法

规则化和模型选择(Regularization and model selection)

支持向量机(五)SMO算法

支持向量机(四)

支持向量机(三)核函数

支持向量机SVM(二)

支持向量机SVM(一)

判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法

对线性回归,logistic回归和一般回归的认识

posted @ 2014-01-10 00:31  南国飘雪  阅读(174)  评论(0编辑  收藏  举报