摘要：
支持向量机 一、支持向量机综述 1、研究思路，从最特殊、最简单的情况开始研究 基本的线性的可分 SVM 解决二分类问题，是参数化的模型。定义类标记为 $+1$ 和 $ 1$（区别于感知机，感知机是 $+1$ 和 $0$），学习的是分离超平面，分类决策函数是 $$f(x) =sign(w\cdot x 阅读全文
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占位！ 阅读全文
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如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？ 知乎 https://www.zhihu.com/question/20962240 阅读全文
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坐标上升算法 参考资料： 优化算法——坐标上升法 http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/51065297 http://blog.csdn.net/nupt123456789/article/details/8349488 SMO 算 阅读全文
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$$d=\frac{w^Tx+b}{||w||}$$ 阅读全文
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最大熵模型与GIS ，IIS算法 CSDN博客 http://blog.csdn.net/u014688145/article/details/55003910 Adaboost 算法的原理与推导 CSDN博客 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/detail 阅读全文
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判断目标函数凸或者凹的方法 https://www.cnblogs.com/Allen rg/p/6637181.html 阅读全文
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先列出参考资料，以后再总结： (81 条消息)奇异值的物理意义是什么？ 知乎 https://www.zhihu.com/question/22237507/answer/53804902 核PCA与PCA的精髓和核函数的映射实质 CSDN博客 http://blog.csdn.net/qianhe 阅读全文
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kaggle入门之如何使用 CSDN博客 http://blog.csdn.net/mdjxy63/article/details/78221955 kaggle比赛之路(一) —— 新手注册账号并fork一个notebook CSDN博客 http://blog.csdn.net/memoryjd 阅读全文