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以下是机器学习部分的学习笔记的集合整理：
1.《机器学习前言之基本概念》
2.《机器学习之决策树》
3.《机器学习之最邻近规则分类KNN》
4.《机器学习之支持向量机SVM(一)》
5.《机器学习之支持向量机SVM(二)》
6.《机器学习之神经网络NN》
7.《机器学习之简单线性回归》
8.《机器学习之多元线性回归》
9.《机器学习之目标函数，损失函数和代价函数》
10.《机器学习之非线性回归（Logistic Regression）》
11.《机器学习之回归中的相关度和决定系数》
12.《机器学习之K-means聚类算法》
13.《机器学习之层次聚类》
14.《机器学习之过拟合》
15.《机器学习之正则化》
