機器學習----統計學習方法-3（手寫稿算法總結）

一、基礎理解 二、決策樹 三、ROC\AUC 四、樸素貝葉斯 五、邏輯斯蒂迴歸和最大熵模型 六、支持向量機與核函數 七、序列最小最優算法（SMO） 八、EM算法和高斯混合模型 九、Adaboost 十、隱馬爾可夫模型 向前向後法 十一、條件隨機場 最大團 一、基礎理解 二、決策樹 三、ROC\AUC 四、樸素貝葉斯 五、邏輯斯蒂迴歸和最大熵模型 六、支持向量機與核函數 七、序列最小最優算法（SMO

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