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• 《统计学习方法》学习笔记3：k近邻法

  20 Dec, 2017

  机器学习

  k 近邻法的基本分类算法、三要素（距离度量、k 值、分类决策规则）、Lp 距离的几种特例，以及最邻近与 kd 树数据结构简介。

• 《统计学习方法》读书笔记2：感知机

  19 Dec, 2017

  机器学习

  感知机模型、线性可分、基于误分类点距离的损失函数、原始形式学习算法与对偶解法概述。

• 《统计学习方法》读书笔记1：概论

  15 Dec, 2017

  机器学习

  统计学习方法三要素（模型、策略、算法）、经验风险与结构风险、过拟合与正则化，以及分类、标注、回归问题的评价指标概述。

• TensorFlow实战2：逻辑回归（Logistic Regression）

  11 Dec, 2017

  机器学习, tensorflow

  使用 TensorFlow 手写实现二分类逻辑回归的完整过程，包括 sigmoid 模型、交叉熵代价函数、训练循环以及数据可视化。