<转>ML 相关算法参考
国内外网站
如果你想搜索比较新颖的机器学习资料或是文章,可以到以下网站中搜索,里面不仅包括了机器学习的内容,还有许多其它相关领域内容,如数据科学和云计算等。
InfoWord:http://www.infoworld.com/reviews/
Kdnuggets:http://www.kdnuggets.com
Datasciencecentral:http://www.datasciencecentral.com/
Datascienceplus:http://datascienceplus.com
数据分析网:http://www.afenxi.com/
数据科学竞赛
关于数据分析的竞赛,国内国外都有,下面推荐几个比较火的竞赛网站 :
Kaggle 比赛,网址:https://www.kaggle.com/
DataCastle 比赛,网站:http://www.pkbigdata.com/
阿里大数据竞赛,目前没有消息了,2015 年有个【2015 天池大数据竞赛】
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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