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leftnoteasy的機器學(xué)習blog

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在我的博客中，推薦以下專(zhuān)題

機器學(xué)習中的數學(xué)系列：

1) 回歸(regression)、梯度下降(gradientdescent)

2) 線(xiàn)性回歸，偏差、方差權衡

3) 模型組合(ModelCombining)之Boosting與Gradient Boosting

4) 線(xiàn)性判別分析（LDA）,主成分分析(PCA)

5) 強大的矩陣奇異值分解(SVD)及其應用

機器學(xué)習中的算法系列：

1) 決策樹(shù)- 隨機森林與GBDT 

2) SVM基礎

當前標簽: machine learning

當前標簽: 機器學(xué)習

機器學(xué)習中的算法(2)-支持向量機(SVM)基礎

機器學(xué)習中的算法(1)-決策樹(shù)模型組合之隨機森林與GBDT

參考資料：

1）A Tutorial on Principal Component Analysis, JonathonShlens 
    這是我關(guān)于用SVD去做PCA的主要參考資料 
2）http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd 
    關(guān)于svd的一篇概念好文，我開(kāi)頭的幾個(gè)圖就是從這兒截取的 
3）http://www.puffinwarellc.com/index.php/news-and-articles/articles/30-singular-value-decomposition-tutorial.html 
    另一篇關(guān)于svd的入門(mén)好文 
4）http://www.puffinwarellc.com/index.php/news-and-articles/articles/33-latent-semantic-analysis-tutorial.html 
    svd與LSI的好文，我后面LSI中例子就是來(lái)自此 
5）http://www.miislita.com/information-retrieval-tutorial/svd-lsi-tutorial-1-understanding.html 
    另一篇svd與LSI的文章，也還是不錯，深一點(diǎn)，也比較長(cháng) 
6）Singular Value Decomposition and Principal Component Analysis,Rasmus Elsborg Madsen, Lars Kai Hansen and Ole Winther,2004 
    跟1）里面的文章比較類(lèi)似