在學習機器學習的有關知識時，搜索到JerryLead的cnblog中的Machine Learning專欄，里面對于機器學習的部分算法和知識點講解地很經典和透徹。所以Mark在這，多多學習！

http://www.cnblogs.com/jerrylead/tag/Machine%20Learning/

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偏最小二乘法回歸（Partial Least Squares Regression）

典型關聯分析（Canonical Correlation Analysis）

增強學習（Reinforcement Learning and Control）

因子分析（Factor Analysis）

線性判別分析（Linear Discriminant Analysis）（二）

線性判別分析（Linear Discriminant Analysis）（一）

ICA擴展描述

獨立成分分析（Independent Component Analysis）

主成分分析（Principal components analysis）-最小平方誤差解釋

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解釋

在線學習（Online Learning）

（EM算法）The EM Algorithm

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

K-means聚類算法

規則化和模型選擇（Regularization and model selection）

支持向量機（五）SMO算法

支持向量機（四）

支持向量機（三）核函數

支持向量機SVM（二）

支持向量機SVM（一）

判別模型、生成模型與樸素貝葉斯方法

對線性回歸，logistic回歸和一般回歸的認識

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习知识点学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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