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机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法，不依赖于现有库，可以大大加深对算法的理解。

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机器学习强基计划8-4：流形学习等度量映射Isomap算法(附Python实现)
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机器学习强基计划6-2：详细推导马尔科夫随机场(MRF)及其应用(附例题)
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机器学习强基计划3-4：详解核方法——以核支持向量机KSVM为例
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机器学习强基计划4-5：详解半朴素贝叶斯分类TAN原理(附Python实现)
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