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统计机器学习大纲！！！
监督学习：线性回归；逻辑回归；感知机；K近邻；决策树；朴素贝叶斯；支持向量机；最大熵模型
集成学习：Boosting系列算法；Bagging系列算法；AdaBoost算法；XgBoost算法；随机森林
无监督学习：k-means均值算法；BIRCH聚类算法；DBSCAN密度聚类算法；谱聚类
降维算法：主成分分析（PCA）；线性判别分析（LDA）；奇异值分解（SVD）；局部线性嵌入
推荐算法：Apriori关联算法；FPTree算法；PrefixSpan算法；协同过滤算法；矩阵分解推荐算法
特征工程：特征选择；特征表达；特征预处理
贝叶斯个性化推荐（BPR）算法、机器学习模型跨平台上限、异常点检测算法 阅读全文
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在贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结中，我们对贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)的原理做了讨论，本文我们将从实践的角度来使用BPR做一个简单的推荐。由于现有主流开源类库都没有BPR，同时它又比较简单，因此用tensorflow自己实现一个简单的BPR的算法，下面我们开始吧。# 一、BPR算法回顾 BPR算法是基于矩阵分解的... 阅读全文
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