概述

机器学习概述（1）

机器学习概述（2）–生成模型和判别模型的区别

k近邻

k-近邻算法（k-nearest neighbor）

logistic回归

logistic回归–基本理论（1）

logistic回归–最大熵模型（2）

Logistic回归模型的实现（3）

决策树

决策树decision tree–（1）

EM算法

EM算法的例子–（1）

EM算法的理论和实现–（2）

AdaBoost

AdaBoost算法的理论–（1）

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯–（1）

朴素贝叶斯–（2）

隐马尔科模型

隐马尔科夫模型的理论–（1）

隐马尔科夫模型的例子实现–（2）

支持向量机

二分类感知机–（1）

条件随机场

条件随机场的相关知识–（1）

条件随机场的理论和例子–（2）

评价标准

分类评价标准