1 监督学习（Supervised Learning）
1.1 线性回归（Linear Regression）笔记 ---
1.2 逻辑回归（Logistic Regression）笔记 --- Python代码
1.3 神经网络（Neural Network）笔记 ---
1.4 支持向量机（SVM）笔记 ---
2 无监督学习（Unsupervised Learning）
2.1 K均值（K-means）笔记 ---
2.2 主成分分析（PCA）笔记 --- Python代码
2.3 异常检测（Anomaly Detection）-高斯分布模型 笔记 --- Python代码
3 特殊应用和主题
3.1 推荐系统-协同过滤 笔记 ---
3.2 大规模机器学习方法 笔记 ---
4 构建机器学习系统的方法
4.1 欠拟合、过拟合、正则化 笔记 ---
4.2 机器学习系统设计 笔记 ---
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4.3 扩展数据、天花板分析（Ceiling Analysis） 笔记
