-
决策树 - 参考：decision Tree（Python 实现）
http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/45965463 -
SVM 支持向量机 - 参考：pluskid 支持向量机三重境界
http://blog.pluskid.org/?page_id=683 -
Adaboost - 参考：组合算法 - Adaboost
http://blog.csdn.net/huruzun/article/details/41323065 -
Random Forest - 参考：随机森林算法
http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2011/12/22/2297405.html -
朴素贝叶斯算法 - 参考：Naive Bayes 算法实现
http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/46120867 -
人工神经网络 - 参考：
http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2012/12/10/2811309.html -
Apriori 算法 - 参考地址：Apriori 关联分析
http://www.csuldw.com/2015/06/04/2015-06-04-Apriori/ -
K 最近邻算法 - 参考：KNN 从原理到实现
http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/45896449 -
梯度树提升 GTB 算法 - 参考：Gradient Tree Boosting（或 GBRT）
http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/48085889 -
K-means 聚类 - 参考：K-means cluster
http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/46343597 -
组合算法总结 - 参考：Ensemble 算法总结
http://www.csuldw.com/2015/07/22/2015-07-22%20%20ensemble/ -
EM 期望最大算法 - 参考：EM 算法
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620 -
Logistic 回归 - 参考：逻辑回归
http://blog.csdn.net/wangran51/article/details/8892923 -
HMM 隐马尔可夫模型，参考:HMM
http://blog.csdn.net/likelet/article/details/7056068 -
条件随机场，参考：CRF
http://www.tanghuangwhu.com/archives/162 -
随机森林和 GBDT，参考：决策树模型组合之随机森林与 GBDT
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/1976562.html -
特征选择和特征提取，参考：特征提取与特征选择
http://blog.csdn.net/lanbing510/article/details/40488787 -
梯度下降法，参考:gradient descent
http://blog.csdn.net/woxincd/article/details/7040944 -
牛顿法，参考：牛顿法
http://blog.csdn.net/luoleicn/article/details/6527049 -
线性判别分析，参考：线性判别
http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/21/2024384.html -
深度学习 - 深度学习概述：从感知机到深度网络
http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html
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