CIFAR鲁棒识别大赛
C
概率图模型
概
奇异值分解(SVD)与主成分分析(PCA)
奇
机器学习课又来了遍SVD。。
K-Means及K-Medoid
K
SVM（支持向量机）
S
对身高体重的数据进行svm分类，分别使用线性函数、三次多项式函数、径向基函数和Sigmoid函数作为核函数进行模型训练，并观察分类效果
线性回归
线
分别使用sklearn中的LinearRegression和梯度下降对数据进行拟合。Sklearn中的线性回归使用最小二乘法，可以使损失函数最小化，而梯度下降只能不断逼近最小值，从运行结果中可以看出200次迭代后损失已经和最小二乘法很接近了。
牛顿法
牛
参见维基百科：牛顿法PS：吐槽下老师作业的质量有点低，又是公式写错，又是没给出一般形式，推导也是云里雾里
梯度下降
梯
手写了一个二元线性回归的梯度下降。PS：老师给的数据竟然不全，推导过程也不尽人意，代码示例也感觉很糟糕。还是推荐看吴恩达的机器学习课程：。带图片的jupyter notebook不太好搞，就iframe直接嵌入了自己搭建的git仓
