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专题：机器学习进阶之路——学习笔记整理

现将自己机器学习方面的学习笔记整理如下，后续还会继续更新：

  1. 机器学习基本概念
  2. 监督学习、非监督学习、批量学习、在线学习、基于实例学习、基于模型学习
  3. 经验风险最小化与结构风险最小化
  4. 模型评估与选择（留出法、交叉验证法、查全率、查准率、偏差、方差）
  5. 线性回归原理推导与算法描述
  6. 最优化方法：梯度下降法
  7. 一文读懂正则化与LASSO回归，Ridge回归
  8. 逻辑斯蒂回归原理推导与求解
  9. 多项逻辑斯蒂回归/softmax回归推导与求解
  10. 决策树生成与剪枝详解
  11. 决策树详解之分类与回归树（CART）
  12. 集成学习概述
  13. Bagging与随机森林原理与算法描述
  14. Boosting与AdaBoost分类与回归原理详解与公式推导
  15. Stacking与K折交叉验证
  16. 深入剖析梯度提升决策树(GBDT)分类与回归
  17. LP距离、欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离
  18. K近邻法（KNN）与kd树原理详解
  19. K-Means聚类及其变体
  20. 深入剖析主成分分析（PCA）与协方差矩阵
  21. 非线性降维与核主成分分析KPCA
  22. 基于密度的聚类DBSCAN
  23. 特征选择（过滤式、包裹式、嵌入式）
  24. 感知机原理详解
  25. 神经网络详解
  26. 拉格朗日乘子法
  27. 二次规划
  28. 支持向量机原理与序列最小最优化算法SMO

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