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機器學習算法C/C++實現 [CPP_Machine_Learning] 資料來源:https://blog.csdn.net/u010865478/article/details/71338617 https://github.com/myazi/myLearn GITHUB: https://github.com/jash-git/CPP_Machine_Learning 從線性到非線性模型     1，線性回歸，嶺回歸，套索回歸，局部加權線性回歸     2，物流回歸，SOFTMAX回歸，最大熵模型     3，廣義線性模型     4，費希爾線性判別和線性感知機     5，三層神經網絡     6，支持向量機 統計概率模型     1，高斯判別分析     2，樸素貝葉斯     3，隱馬爾可夫模型     4所示，最大熵馬爾科夫模型     5，條件隨機場     6，馬爾科夫決策過程 樹模型     1，決策樹ID3，C4.5，CART     2，隨機森林RF     3，Adaboost的     4，GBDT     5，XGboost     6，孤立森林（異常檢測） 聚類模型     1，層次聚類     2，原型聚類-K-裝置     3，模型聚類-GMM     4，EM算法-LDA主題模型     5，密度聚類-DBSCAN     6，圖聚類 – 譜聚類 特徵工程     1，特徵工程     2，特徵提取     3，特徵選擇 學習理論     1，基本概念     2，PAC理論     3，VC維     4所示，極大似然，最大後驗概率，貝葉斯估計     5，模型選擇與評價評價     6，模型診斷調參 深度學習 。。 哈希學習 。。 自然語言處理 。。 搜索推薦 。。