前言

本文记载了我在学习machine-learning(机器学习)过程的感悟和思考文章的所有标题和链接（包括之前在CSDN创作的机器学习文章）可通过该目录找到系列对应文章，后续该方面的内容依然会更新到本目录。

基础

• 机器学习：基础知识（线性分类问题）

• 机器学习：矩阵、向量求导理解

• 【机器学习基础】误差分析

经典机器学习算法

• 决策树：ID3&C4.5&cart算法（从原理到实现-小白教程超详细）

• 机器学习：线性(Fisher)判别分析

• 隐马尔可夫模型简单理解

• 【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战

• 【机器学习】决策树实战与分析

• 【机器学习】支持向量机(SVM)原理与实战

深度学习

• 【深度学习基础】简单易懂理解BP算法