机器学习分类

2019

指数加权移动平均

06-08

机器学习中的回归

05-30

谱聚类（spectral clustering）原理总结

05-09

数据预处理

04-24

正则化与权重衰减

04-17

Cross-Validation（交叉验证）详解

04-02

2018

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

11-07

PCA

11-05

判别式模型和生成式模型

10-25

详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解

09-09