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       机器学习金典算法系列旨在归纳总结常用经典机器学习算法，其中内容来自自己学习理解、博文参考等，目的在于再次深入学习这类算法，并加以总结，提升自我，方便文档查阅；如有不足，请

机器学习金典算法（二）–梯度下降法（1）       本文旨在深刻总结梯度下降法的思想和原理，本人也再次学习总结相关知识；关于梯度下降法法博文和资料已经有很多，但个人觉得没有一篇讲得非常到位的（有点大言不惭哈

机器学习金典算法（二）–梯度下降法       本人上篇博文梯度下降法（1）解释了梯度下降法在机器学习中位置及思想，本文将继续讨论梯度下降法，梯度下降法存在的问题及改进思路，以

机器学习经典算法（三）–指数加权平均       指数加权平均（Exponentially Weighted Averages）是一些改进梯度下降法重要理论，如上篇博文梯度下降法（2）提到的动量梯度下降法，RMSprop、Adam等都用到了指数加权平均。也叫指数加权移动平均（Exponentially Weighted Moving Averages）；...

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