机器学习 | 目录（持续更新）

侠的机器学习笔记

使用博客来记录自己的机器学习过程，笔记是通过网络、书籍以及自我总结而成的。

本笔记分为五部分：

1. 机器学习基础
2. 监督学习算法
3. 无监督学习算法
4. 深度学习算法
5. 强化学习算法

所有已完成的笔记都会发布到 优快云 Blog 上，感兴趣的小伙伴可以关注一下，我将会坚持更新机器学习以及深度学习的笔记。所有的笔记都是由 Jupyter Notebook 写成的，Notebook 可以在这个 Github 库内找到。

Q：为什么文章经常会变成 404 ？
A：因为我会经常更新以前的文章，而修改过的文章需要一段时间进行审核。

关于各类机器学习算法的优点，可以参考这篇文章

关于各类机器学习算法的应用场合，可以参考这篇文章

PS：监督学习中分类算法和回归算法并没有严格的界限，分类算法可以做回归，而回归算法也可以做分类。但为了方便起见，因此将按算法首次提出时的目的进行区分。

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1. 机器学习基础

• 机器学习 | 分类评估指标

• 机器学习 | 回归评估指标

• 机器学习 | 聚类评估指标

• 机器学习 | 距离计算

• 机器学习 | 模型选择

• 机器学习 | 特征缩放