机器学习-白板推导系列(四)-线性分类（Linear Classification）

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机器学习-白板推导系列(三)-线性回归（Linear Regression）

机器学习-白板推导系列(二)-数学基础

机器学习-白板推导系列(一)-开篇

机器学习-白板推导系列(九)-概率图模型基础

机器学习-白板推导系列(十二)-变分推断（Variational Inference）

机器学习第6节｜神经网络结构和训练过程讲解、上次的视频还是决定再发出来，例子很容易懂，能够理解

机器学习第11节｜GBDT，树模型+Boosting，XGboost前身，讲解入门

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机器学习第9节｜Ridge Regression岭回归，线性回归好兄弟+1

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机器学习-白板推导系列(五)-降维（Dimensionality Reduction）

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机器学习-白板推导系列(十一)-高斯混合模型GMM（Gaussian Mixture Model）

机器学习第2节｜决策树，常用模型入门很重要的基础课

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机器学习第8节｜SVM支持向量机，3个概念，2个技巧，硬间隔=不允许犯错

机器学习-白板推导系列(六)-支持向量机SVM（Support Vector Machine）

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机器学习-白板推导系列(二十)-高斯过程GP(Gaussian Process)