# ML-NOTE

**Repository Path**: enlove/ML-NOTE

## Basic Information

- **Project Name**: ML-NOTE
- **Description**: 慢慢整理所学的机器学习算法，并根据自己所理解的样子叙述出来。(注重数学推导)
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-06-26
- **Last Updated**: 2025-06-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

```shell
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```

# <p align="center">ML-NOTE</p>

<p align="center">
 <a href="https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/LICENSE">
        <img src="https://img.shields.io/cocoapods/l/EFQRCode.svg?style=flat">
        </a>
 <a href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0">
        <img src="https://img.shields.io/badge/ML-机器学习-ff69b4.svg">
        </a>
   <a href="">
        <img src="https://img.shields.io/badge/未完-更新中-orange.svg">
        </a>
   <a href="https://github.com/yhangf/ML-NOTE">
    <img src="https://img.shields.io/github/stars/yhangf/ML-NOTE.svg?style=social&label=Star">
        </a>
    <a href="https://github.com/yhangf/ML-NOTE">
    <img src="https://img.shields.io/github/forks/yhangf/ML-NOTE.svg?style=social&label=Fork">
        </a>

</p>

慢慢整理所学的和机器学习相关的知识，并根据自己所理解的样子叙述出来。笔记中难免会出现一些错误，希望读者能够自己辨证着去看待，如果能把你的一些建议反馈给我的话那是再好不过的，所有文章也可以在[知乎专栏](https://zhuanlan.zhihu.com/jiqixuexi)阅读，相关代码实现可以参考我写的另一个微机器学习框架[**mimose**](https://github.com/yhangf/mimose)。

#### 笔记内容

- [x] 线性回归与最小二乘法  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/线性回归与最小二乘法.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/36910496)]
- [x] 逻辑回归算法  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/逻辑回归算法.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37020923)]
- [x] 感知机算法  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/感知机算法.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37134548)]
- [x] 高斯判别分析  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/高斯判别分析.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/38269530)]
- [x] 支持向量机(上篇)  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/支持向量机(上篇).pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/39219534)]
- [x] 支持向量机(下篇)  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/支持向量机(下篇).pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/47806581)]
- [x] EM算法  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/EM算法.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/39490840)]
- [x] 朴素贝叶斯算法  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/朴素贝叶斯算法.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/40246165)]
- [x] 反向传播算法  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/反向传播算法.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/40761721)]
- [x] PCA算法  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/PCA算法.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/46671639)]
- [x] 核函数粗浅的理解  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/核函数粗浅的理解.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/47541349)]
- [x] L1和L2正则化的概率解释  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/L1和L2正则化的概率解释.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56185913)]
- [x] 某些特殊概率分布之间的相互变换  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/某些特殊概率分布之间的相互变换.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56703117)]
- [x] 高维数据可视化之t-SNE算法  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/高维数据可视化之t-SNE算法.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/57937096)]
- [x] Word2Vec算法梳理  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/word2vec算法梳理.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/58290018)]
- [x] GBDT算法原理梳理  [[pdf](https://github.com/yhangf/ML-NOTE/blob/master/pdf/GBDT算法原理梳理.pdf) | [知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/59434537)]