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Author: lawlite19

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 [![MIT license](https://img.shields.io/dub/l/vibe-d.svg)](https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/LICENSE)
 
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 ## 目录
 *[机器学习算法Python实现](#机器学习算法python实现)
-* [一、线性回归](#一-线性回归)
- * [1、代价函数](#1-代价函数)
- * [2、梯度下降算法](#2-梯度下降算法)
- * [3、均值归一化](#3-均值归一化)
- * [4、最终运行结果](#4-最终运行结果)
- * [5、使用scikit-learn库中的线性模型实现](#5-使用scikit-learn库中的线性模型实现)
-* [二、逻辑回归](#二-逻辑回归)
- * [1、代价函数](#1-代价函数)
- * [2、梯度](#2-梯度)
- * [3、正则化](#3-正则化)
- * [4、S型函数（即）](#4-s型函数即)
- * [5、映射为多项式](#5-映射为多项式)
- * [6、使用的优化方法](#6-使用的优化方法)
- * [7、运行结果](#7-运行结果)
- * [8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现](#8-使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现)
+* [一、线性回归](#一线性回归)
+ * [1、代价函数](#1代价函数)
+ * [2、梯度下降算法](#2梯度下降算法)
+ * [3、均值归一化](#3均值归一化)
+ * [4、最终运行结果](#4最终运行结果)
+ * [5、使用scikit-learn库中的线性模型实现](#5使用scikit-learn库中的线性模型实现)
+* [二、逻辑回归](#二逻辑回归)
+ * [1、代价函数](#1代价函数)
+ * [2、梯度](#2梯度)
+ * [3、正则化](#3正则化)
+ * [4、S型函数（即）](#4s型函数即)
+ * [5、映射为多项式](#5映射为多项式)
+ * [6、使用的优化方法](#6使用的优化方法)
+ * [7、运行结果](#7运行结果)
+ * [8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现](#8使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现)
 * [逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll](#逻辑回归_手写数字识别_onevsall)
- * [1、随机显示100个数字](#1-随机显示100个数字)
- * [2、OneVsAll](#2-onevsall)
- * [3、手写数字识别](#3-手写数字识别)
- * [4、预测](#4-预测)
- * [5、运行结果](#5-运行结果)
- * [6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现](#6-使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现)
-* [三、BP神经网络](#三-bp神经网络)
- * [1、神经网络model](#1-神经网络model)
- * [2、代价函数](#2-代价函数)
- * [3、正则化](#3-正则化)
- * [4、反向传播BP](#4-反向传播bp)
- * [5、BP可以求梯度的原因](#5-bp可以求梯度的原因)
- * [6、梯度检查](#6-梯度检查)
- * [7、权重的随机初始化](#7-权重的随机初始化)
- * [8、预测](#8-预测)
- * [9、输出结果](#9-输出结果)
-* [四、SVM支持向量机](#四-svm支持向量机)
- * [1、代价函数](#1-代价函数)
- * [2、Large Margin](#2-large-margin)
- * [3、SVM Kernel（核函数）](#3-svm-kernel核函数)
- * [4、使用中的模型代码](#4-使用中的模型代码)
- * [5、运行结果](#5-运行结果)
-* [五、K-Means聚类算法](#五-k-means聚类算法)
- * [1、聚类过程](#1-聚类过程)
- * [2、目标函数](#2-目标函数)
- * [3、聚类中心的选择](#3-聚类中心的选择)
- * [4、聚类个数K的选择](#4-聚类个数k的选择)
- * [5、应用——图片压缩](#5-应用图片压缩)
- * [6、使用scikit-learn库中的线性模型实现聚类](#6-使用scikit-learn库中的线性模型实现聚类)
- * [7、运行结果](#7-运行结果)
-* [六、PCA主成分分析（降维）](#六-pca主成分分析降维)
- * [1、用处](#1-用处)
- * [2、2D-->1D，nD-->kD](#2-2d-1dnd-kd)
- * [3、主成分分析PCA与线性回归的区别](#3-主成分分析pca与线性回归的区别)
- * [4、PCA降维过程](#4-pca降维过程)
- * [5、数据恢复](#5-数据恢复)
- * [6、主成分个数的选择（即要降的维度）](#6-主成分个数的选择即要降的维度)
- * [7、使用建议](#7-使用建议)
- * [8、运行结果](#8-运行结果)
- * [9、使用scikit-learn库中的PCA实现降维](#9-使用scikit-learn库中的pca实现降维)
-* [七、异常检测 Anomaly Detection](#七-异常检测-anomaly-detection)
- * [1、高斯分布（正态分布）](#1-高斯分布正态分布)
- * [2、异常检测算法](#2-异常检测算法)
- * [3、评价的好坏，以及的选取](#3-评价的好坏以及的选取)
- * [4、选择使用什么样的feature（单元高斯分布）](#4-选择使用什么样的feature单元高斯分布)
- * [5、多元高斯分布](#5-多元高斯分布)
- * [6、单元和多元高斯分布特点](#6-单元和多元高斯分布特点)
- * [7、程序运行结果](#7-程序运行结果)
+ * [1、随机显示100个数字](#1随机显示100个数字)
+ * [2、OneVsAll](#2onevsall)
+ * [3、手写数字识别](#3手写数字识别)
+ * [4、预测](#4预测)
+ * [5、运行结果](#5运行结果)
+ * [6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现](#6使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现)
+* [三、BP神经网络](#三bp神经网络)
+ * [1、神经网络model](#1神经网络model)
+ * [2、代价函数](#2代价函数)
+ * [3、正则化](#3正则化)
+ * [4、反向传播BP](#4反向传播bp)
+ * [5、BP可以求梯度的原因](#5bp可以求梯度的原因)
+ * [6、梯度检查](#6梯度检查)
+ * [7、权重的随机初始化](#7权重的随机初始化)
+ * [8、预测](#8预测)
+ * [9、输出结果](#9输出结果)
+* [四、SVM支持向量机](#四svm支持向量机)
+ * [1、代价函数](#1代价函数)
+ * [2、Large Margin](#2large-margin)
+ * [3、SVM Kernel（核函数）](#3svm-kernel核函数)
+ * [4、使用中的模型代码](#4使用中的模型代码)
+ * [5、运行结果](#5运行结果)
+* [五、K-Means聚类算法](#五k-means聚类算法)
+ * [1、聚类过程](#1聚类过程)
+ * [2、目标函数](#2目标函数)
+ * [3、聚类中心的选择](#3聚类中心的选择)
+ * [4、聚类个数K的选择](#4聚类个数k的选择)
+ * [5、应用——图片压缩](#5应用图片压缩)
+ * [6、使用scikit-learn库中的线性模型实现聚类](#6使用scikit-learn库中的线性模型实现聚类)
+ * [7、运行结果](#7运行结果)
+* [六、PCA主成分分析（降维）](#六pca主成分分析降维)
+ * [1、用处](#1用处)
+ * [2、2D-->1D，nD-->kD](#22d-1dnd-kd)
+ * [3、主成分分析PCA与线性回归的区别](#3主成分分析pca与线性回归的区别)
+ * [4、PCA降维过程](#4pca降维过程)
+ * [5、数据恢复](#5数据恢复)
+ * [6、主成分个数的选择（即要降的维度）](#6主成分个数的选择即要降的维度)
+ * [7、使用建议](#7使用建议)
+ * [8、运行结果](#8运行结果)
+ * [9、使用scikit-learn库中的PCA实现降维](#9使用scikit-learn库中的pca实现降维)
+* [七、异常检测 Anomaly Detection](#七异常检测-anomaly-detection)
+ * [1、高斯分布（正态分布）](#1高斯分布正态分布)
+ * [2、异常检测算法](#2异常检测算法)
+ * [3、评价的好坏，以及的选取](#3评价的好坏以及的选取)
+ * [4、选择使用什么样的feature（单元高斯分布）](#4选择使用什么样的feature单元高斯分布)
+ * [5、多元高斯分布](#5多元高斯分布)
+ * [6、单元和多元高斯分布特点](#6单元和多元高斯分布特点)
+ * [7、程序运行结果](#7程序运行结果)
 
 ## 一、[线性回归](/LinearRegression)
 -[全部代码](/LinearRegression/LinearRegression.py)