机器学习推导笔记

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课程资料：https:/shuhuai007/Machine-Learning-Session

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1 机器学习开篇

2 数学基础

3 线性回归

4 线性分类

5 降维

6 支持向量机

7 核方法

8 指数分布族

9 概率图模型

10 EM算法

11 高斯混合模型

12 变分推断

13 马尔科夫蒙特卡罗采样

14 隐马尔科夫模型

15 卡曼滤波

17 条件随机场

19 贝叶斯线性回归

22 谱聚类