机器学习算法笔记

本文总结博客中关于机器学习十大算法的详细过程，进行汇总，包括广义线性模型、softmax回归、逻辑回归、梯度下降法、Logistic回归与牛顿迭代法、两种梯度下降法、相对熵（KL散度）、K-Means聚类算法、朴素贝叶斯分类、决策树之ID3算法、决策树之C4.5算法、决策树之CART算法、随机森林、K-D树、KNN算法、BFGS算法、L-BFGS算法、文本特征属性选择。十九、矩阵求导解最小二乘问题二十、局部加权回归二十一、最小二乘的概率解释