机器学习相关笔记

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缘由

目前人工智能已经成为一个热点。该领域涉及大量的学科，尤其以数学为最。目前的入门资料要么严重偏重于数学，而不讲解公式背后的物理意义，也无法了解这些公式运行的效果；要么严重偏重于编程，而不讲解程序背后的原理。

本人数学基础较好（清华某工科院系的学霸一枚，大学四年学分积90分以上，数学课平均分都在95分以上），编程功底较强（研究生转专业计算机）。因此希望综合一下优势，结合数学和编程来通俗的由浅入深讲解人工智能相关算法，并给出相关程序和运行结果。
参考资料

    李航的《统计学习方法》
    周志华的《机器学习》
    Python的 Scikit-Learn 开源库。

关于 Python/numpy/matplotlib

本笔记的实践部分是Python语言编写。

    关于Python教程，请参考本人在github 上的Python笔记 我的python
    关于numpy和matplotlib教程，请参考本人在github上的python工具的笔记 python_tools

相关软件

本笔记是用扩展 markdown 格式编写，使用了大量的非标准 LATEX 语法。语法参考见我的项目 markdown语法。里面已经有 PDF 版。

配套的 markdown 编辑器为 cutemarked, 可以从我的网盘 我的cutemarked 下载。其运行界面如下所示：