Notes
机器学习 15 决策树 II：决策树扩展
决策树回归、早停、剪枝和多维划分；集成学习和随机森林
Notes
机器学习 14 决策树 I：决策树基础
如何构建决策树，熵和信息增益
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机器学习 13 回归 IV：正则化
岭回归中的l2正则化，Lasso中的l1正则化
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机器学习 12 回归 III：回归的统计解释
由最大似然估计推导最小二乘回归和logistic回归的代价函数；偏差-方差分解
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机器学习 11 回归 II：牛顿法和ROC曲线
牛顿法求解logistic回归以及ROC曲线
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