终于到更机器学习了，先上一篇别人总结的

机器学习与深度学习算法集锦

sklearn库中的标准数据集及基本功能和无监督学习 

套用一句很有名广告词，
 

本博主不生产水，只做大自然 好水 的搬运工！

机器学习 

1. 逻辑回归逻辑回归的常见面试点总结
2. 决策树
3. XGboost
4. 随机森林
5. 梯度提升树，GBDT
6. LightGBM
7. Boosting 算法
8. 贝叶斯网络
9. EM
10. HMM
11. 随机变量及其分布？

• 深度学习

1. 神经网络解决过拟合的方法
2. 深度学习优化函数详解
3. 交叉熵损失函数
4. 深度学习常用损失函数

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• (60条消息)机器学习初轮廓——很好理解的几个知识点_人工智能_互联网学习中的小白-优快云博客
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