現彙總下自己總結過的machine learning知識點文章：
1.為什麼bagging降低方差，boosting降低偏差？
2.機器學習中的特徵選擇（過濾式，包裹式，嵌入式）
3.期望風險、經驗風險與結構風險
4.區域性加權線性回歸(locally weighted linear regression
5.主成分分析(pca)/線性判別分析(lda)總結
6.降維演算法（pca/lda/lle/lep/fa）總結
7.l1正則化在0處不可導時如何處理？
8.k-means演算法中k值及初始類簇中心點的選取
9.關聯規則演算法apriori 學習筆記 / 關聯分析演算法fp-growth學習筆記
10.如何確定lda主題模型中的主題個數？
11.機器學習各類優化演算法總結
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博文彙總 SPI匯流排學習
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！spi匯流排協議介紹 簡要的介紹了spi協議的技術效能 匯流排結構 介面定義 物理內部結構 時鐘極性和時鐘相位 傳輸時序 資料傳輸以及優缺點。通過該文章能多spi協議有乙個基本的了解。關於i2c和spi匯流排協議 這也是一篇很好的入門文章，講解了s...
《MEF程式設計指南》博文彙總
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