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# 机器学习



## 机器学习基础



## Jupyter Notebook, numpy和matplotlib




## 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN




## 线性回归法




## 梯度下降法




## PCA与梯度上升法




## 多项式回归与模型泛化




## 逻辑回归



## 评价分类结果


## 支撑向量机 SVM



## 决策树



## 集成学习和随机森林




## 入门必修：单、多层感知机



## 深度学习基础组件精讲 




##  图像处理利器：卷积神经网络 



##  为序列数据而生：RNN系列




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##  赋予模型认知能力：注意力机制




## 数据不够怎么办？迁移学习来帮忙



##  深度学习新范式：半监督学习



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