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笔记介绍
本笔记的任务是解读机器学习实践/面试过程中可能会用到的知识点，内容通俗易懂，入门、实习和校招轻松搞定。涵盖机器学习八股文和常用算法，包括机器学习基础知识、感知机（Perceptron）、多层感知机（MLP, Multi-Layer Perceptron）、支持向量机（SVM, Support Vector Machine）、K 最近邻（KNN, K-Nearest Neighbors）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）、Bagging、Boosting、GBDT、XGBoost、LightGBM、K 均值聚类（K-means Clustering）、高斯混合模型（GMM）、降维算法等。
其他
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合集目录
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