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机器学习笔记10——EM算法原理与详细推导
目录：似然函数；极大似然估计；隐变量；直观理解EM算法；隐变量的期望；EM算法公式详细推导；含隐变量的对数似然函数；利用jensen不等式转化方程；jeasen不等式转化详解；拔高下界；什么时候下界与对数似然相等；EM算法总结；EM算法应用场景；EM算法步骤；关于EM算法的重要说明；EM算法的优缺点；EM算法的应用。
机器学习笔记9——KNN算法实现和应用
KNN算法原理与手动实现、距离度量、交叉验证选择最佳K值，KNN算法的局限与改进方法介绍；应用KNN完成鸢尾花分类与利用sklearn封装的KNN完成手写数字识别，图片的灰度化和二值化。
机器学习笔记8——K-mean聚类
K-mean算法的手动实现、sklearn应用，常用的距离度量、利用K-mean进行图片压缩。
机器学习笔记7——决策树原理与应用
决策树，ID3，C4.5原理。决策树的构建与剪枝，决策树sklearn应用示例（含数据集和代码）,使用Graphviz绘制决策树，使用pickle保存训练模型。
机器学习笔记6——【支持向量机1】支持向量机的原理与推导
最大间隔分离超平面,硬间隔与软间隔,松弛因子,线性和非线性支持向量机的原理与推导,合页损失函数,核函数,对偶问题与KKT条件,核函数戏法。
深度学习笔记1——神经网络的搭建与简单应用
搭建神经网络的tensorflow-gpu环境遇到的各种问题,比如Duplicate registrations for type 'optimizer'、No module named 'tensorflow.keras'、tensorflow打开不了gpu、CUDA,cuDNN,tensorflow-gpu版本不搭配等；在搭建好环境后，使用tensorflow完成第一个简单的神经网络案例。
机器学习笔记5——过拟合与正则化
过拟合的解决方法之一，正则化。含代码和示例。
机器学习笔记4——逻辑回归
逻辑回归原理与推导,sigmoid函数,对数损失函数,决策边界;代码实现。案例分析已经实现(含数据集和代码),F1-Score评估标准