机器学习笔记：总结：

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下面是我们本课程学到的要点：

1）监督学习：线性回归，逻辑回归，神经网络，SVM；

2）无监督学习：k均值，PCA，异常检测

3）特别应用：推荐系统，大规模机器学习

4）机器学习系统应用建议：偏差/方差，正则化，学习算法评估，学习曲线，误差分析，上限分析等；