07 2017 档案

摘要：1-参数估计与矩阵运算基础 2-凸优化 3- 广义线性回归和对偶优化 4-牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD) 5-熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS 6-聚类（k-means、层次聚类、谱聚类等） 7-K近邻、决策树、随机森林(random decision forest 阅读全文