1、模式识别、机器学习、数据挖掘当中的各种距离总结

2、通俗易懂的机器学习入门

3、 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

4、
特征选择（一）-维数问题与类内距离
特征选择（二）-聚类变换
特征选择（三）-K-L变换
特征选择（四）-分散度

5、 支持向量机

6、统计学习方法——模型的选择与评估（过拟合、泛化能力）

# 机器学习 # 数据挖掘 # 深度学习
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