本人打算開始總結機器學習和深度學習的系列部落格了。 以下是要總結的相關演算法的內容了， 只是梗概， 後期會做調整的。
（1）supervised technique:
classifications:
--- k nearest neighbour(k 近鄰)
--- ***** bayes
--- classification trees: cart, id3, c4.5
--- svm， kernels
--- boosting， adaboost
prediction:
--- logistic regression, linear regression
--- regression trees
--- k-nearest neighbors(knn)
(2) unsupervised techniques:
---clustering ：k-means clustering, k-medoids, single link clustering, density based methods(dbscan), hierarchical methods,
--- pca
--- association rules, apriori algorithm(關聯規則挖掘， 亦可以歸類到**方面)
--- collabrative filering
---ica
deep learning(參考自hugo larochelle的course):
--- feedforward neural network
--- training neural network
--- conditional random field
--- training conditional random field
---restricted boltzmann machine(rbm)
---` autoencoders
--- deep learning ---- dbn(deep belied net)
--- sparse coding
--- cnn(convolutional neural network)
關於計算機視覺。
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機器學習與深度學習
機器學習簡介 機器學習是什麼 無序資料轉化為價值的方法 機器學習價值 從資料中抽取規律，並用於 未來。機器學習應用舉例 分類問題 影象識別，垃圾郵件識別 回歸問題 股價 房價 排序問題 點選率預估，推薦 生成問題 影象生成，影象風格轉換，影象文字描述生成。機器學習的應用流程 線下訓練到線上服務 機器...
機器學習and 深度學習 and 優化演算法
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深度學習基礎（1） 機器學習與深度學習
機器學習 深度學習 通常，在我們接觸深度學習的過程中，經常可以看到機器學習，深度學習，監督學習，無監督學習，神經網路，隱藏層，函式等一系列概念。這些概念之間的相互關係是什麼，分別是什麼意思，有什麼作用，搞清楚這個是非常重要的。在此對其進行一次梳理。所有的概念都可以認為出自 人工智慧 artifici...