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前十五课逻辑梳理在http://blog.csdn.net/lql0716/article/details/52674796看到的数据科学的知识树：
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第十五课 奇异值分解本讲大纲： 潜在语义索引(Latent Semantic Indexing) 奇异值分解(Singular value decompositio...
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第十四课 主成分分析法 PCA
笔记(原理解释)：http://blog.csdn.net/u012409883/article/details/17091097形象解释：ht...
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第十二、十三课 K-means算法 高斯混合模型笔记：http://blog.csdn.net/linkin1005/article/details/39312735参考：https://zh...
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第十一课 贝叶斯统计正则化**就是要找更好的估计方法来减少过度拟合情况的发生。 ** 大纲 贝叶斯统计及正则化 在线学习 如何使用机器学习算法解决具体问题：诊断算法，销蚀...
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第十课 特征选择
笔记：http://lib.csdn.net/article/machinelearning/1079 本讲大纲： 1.VC维（VC dimen...
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第九课 经验风险最小化
笔记：http://blog.csdn.net/Andrewseu/article/details/48493807 风险：模型与与问题真实解之...
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第八课 顺序最小优化算法笔记：http://blog.csdn.net/Andrewseu/article/details/48443633参考：https://zhu...
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第七课 最优间隔分类器
课程笔记：http://blog.csdn.net/Andrewseu/article/details/46991541 逻辑：分类器要找最大间...
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