ML算法模型

简单总结一下在学习的过程中对Machine Learning算法模型理解：

决策树 ( decision tree)详解
集成算法(Bagging，随机森林)
集成算法(AdaBoost基本原理)
Boosting算法（GBDT，XGBoost，LightGBM）
SVM(Support Vector Machin) 支持向量机详解
KNN(k-nearest neighbors) K近邻算法深入
聚类算法
– K 均值算法详解（K-means）
– 层次聚类算法详解
– DBSCAN 算法详解
– BIRCH 算法
– CURE 算法
贝叶斯网络Bayesian Network (朴素贝叶斯，Naive )
马尔可夫随机场与条件随机场
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)

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