机器学习算法的理解和实现 参考黄海广博士的项目https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-method 一、感知机 二、k近邻(暴力线性扫描) 三、朴素贝叶斯(高斯贝叶斯) 四、决策树(ID3算法) 五、logistic 回归(二分类) 六、AdaBoost (基函数即弱分类器是树桩) 七、EM(三硬币模型。。。) 八、SVM(kernel=linear or poly + smo序列最小最优化学习算法) 九、HMM(基本照抄https://applenob.github.io/hmm.html,TODO) 十、CRF(TODO)