近期机器学习系列文章汇总

文章汇总

机器学习系列文章已经更新了十篇，主要介绍了机器学习的五种常见的分类算法，分别为KNN算法、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机。每种算法都会从其原理开始讲述，配有详细的公式推导，利用小栗子加深理解，最后着重代码实现。

这里将之前的文章做了一下汇总，方便大家阅读：

①机器学习笔记(十)——这样推导SMO算法才易理解

②机器学习笔记(九)——手撕支持向量机之间隔、对偶、KKT条件详细推导

③机器学习笔记(八)——随机梯度上升(下降)算法调优

④机器学习笔记(七)——初识逻辑回归、两种方法推导梯度公式

⑤机器学习笔记(六)——朴素贝叶斯构建“饥饿站台”豆瓣短评情感分类器

⑥机器学习笔记(五)——轻松看透朴素贝叶斯

⑦决策树的构建及可视化——帮自己配副隐形眼镜

⑧一文帮你搞懂何为信息增益—决策树必备

⑨KNN算法经典实例之手写数字识别

⑩机器学习之初识KNN算法——针对泰坦尼克号生存记录建模的两种方法

机器学习系列还会继续更新，奶糖猫也是在努力学习中，如果哪篇文章出现了错误，欢迎各位伙伴的指正。