《机器学习》从零开始学 系列学习笔记
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《机器学习》从零开始学 系列学习笔记 是聚宽社区用户 混沌 在聚宽社区分享的个人学习笔记，内容详实，对机器学习爱好者和新手相信有相当的借鉴与学习价值。ps:他本人并非高校师生或科研人员，而是一名电工，但工作之余仍自学量化交易、机器学习等"新潮"科技，其学习精神令人敬佩。orz
文&研究 | 混沌
所谓“从零开始”面向的对象其实仅指我本人。也就是我的学习笔记。
欢迎指出错误，我会改正的。但不要质疑我的学习路径，毕竟主要是写给我自己看的。
本系列笔记主要是理论学习（计划3个月完成）。
我力图：当前关注主题上的Python代码不使用机器学习算法包，而非当前关注主题上可能会使用机器学习算法包。
(1)-(20)的Python代码改造自参考书；(21)开始的Python代码由我提供。
建议数学基础： 概率论统计初步，高等数学，线性代数矩阵， 以及应用于向量&矩阵的微积分扩展。
数据分析常用工具
- 《机器学习》从零开始学(1) 数据分析之“岩石与水雷”
- 《机器学习》从零开始学(2) 数据分析之“鲍鱼的年龄”
- 《机器学习》从零开始学(3) 数据分析之“红酒口感”
- 《机器学习》从零开始学(4) 数据分析之“玻璃分类”
预测模型入门
惩罚线性回归：原理
惩罚线性回归：构建模型
- 《机器学习》从零开始学(10) 惩罚线性方法构建模型之回归问题
- 《机器学习》从零开始学(11) 惩罚线性方法构建模型之分类问题
- 《机器学习》从零开始学(12) 惩罚线性方法构建模型之含惩罚项逻辑回归
- 《机器学习》从零开始学(13) 惩罚线性方法构建模型之多类别分类
集成方法：原理
- 《机器学习》从零开始学(14) 集成方法之二元决策树
- 《机器学习》从零开始学(15) 集成方法之Bagging算法
- 《机器学习》从零开始学(16) 集成方法之梯度提升法
- 《机器学习》从零开始学(17) 集成方法之随机森林
集成方法：构建模型
支持向量机专题
距离模型专题
- 《机器学习》从零开始学(23) 距离模型专题之聚类
- 《机器学习》从零开始学(24) 距离模型专题之降维
- 《机器学习》从零开始学(25) 距离模型专题之流形学习
- 《机器学习》从零开始学(26) 距离模型专题之度量学习 【暂时跳过】
概率模型专题
概率图模型专题
- 《机器学习》从零开始学(29) 概率图模型专题之贝叶斯网表示
- 《机器学习》从零开始学(30) 概率图模型专题之马尔可夫网表示
- 《机器学习》从零开始学(31) 概率图模型专题之推断
- 《机器学习》从零开始学(32) 概率图模型专题之结构学习 【学习中】
- 《机器学习》从零开始学(33) 概率图模型专题之参数学习
深度学习专题
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特征工程专题
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scikit-learn专题
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tensorflow专题
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【学习进行中....】