GitHub - lining0806/MachineLearningAlgorithm: 一些常用的机器学习算法实现

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1. 概率统计中常见概念总结

总体均值、总体方差
样本均值、样本方差
无偏估计、有偏估计
样本标准差
样本协方差、协方差矩阵

2. 一些常用的机器学习算法理论及实现

算法理论包括：

《统计学习方法》学习总结

算法实现包括：

Apriori 算法
DesicionTree 算法
HMM模型 Viterbi 算法
针对文本分类的 NaiveBayes 算法
针对文本分类的 LogisticRegression 算法
线性回归算法：
- 标准的线性回归
- 局部加权线性回归
- 岭回归

结果示例：

3. 一些常用的机器学习框架

框架包括：

Keras [1]
TensorFlow [1] [2]
sklearn [1]

项目包括：

掌握这10个项目