关于”机器学习方法“，"深度学习方法"系列

“机器学习/深度学习方法“系列，我本着开放与共享（open and share）的精神撰写，目的是让很多其它的人了解机器学习的概念，理解其原理，学会应用。如今网上各种技术类文章非常多，不乏大牛的精辟见解，但也有非常多滥竽充数、误导读者的。这个系列对教课书籍和网络资源进行汇总、理解与整理，力求一击中的，通俗易懂。机器学习非常难，是由于她有非常扎实的理论基础，复杂的公式推导；机器学习也非常easy，是由于对她不甚了解的人也能够轻易使用。我希望好好地梳理一些基础方法模型，输出一些真正有长期參考价值的内容，让很多其它的人了解机器学习。所以对自己的要求有三：（1）不瞎写，有理有据；（2）尽量写的通俗易懂；（3）多看多想，深入浅出。

本人14年博士毕业于浙大计算机系，希望与志同道合的朋友一起交流，我设立了了一个技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学增加，在交流中拉通——算法与技术，让理论研究与实际应用深度融合；也希望能有大牛能来，为大家解惑授业，福泽大众。推广开放与共享的精神。假设人多我就组织一些读书会，线下交流。（如今人不多，无论做什么方向的大家都能够多多交流，希望有很多其它的人能够来讨论。）

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眼下已经整理了的系列文章：

1. 机器学习方法：回归（一）：线性回归linear regression
2. 机器学习方法：回归（二）：回归、稀疏与正则约束ridge regression，Lasso
3. 机器学习方法：回归（三）：最小角回归Least Angle Regression，forward stagewise selection
   
4. 机器学习方法（四）：决策树decision tree原理与实现trick
5. 机器学习方法（五）：逻辑回归Logistic Regression，Softmax Regression

1. 深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（一），（二），（三），（四）
   
2. 
   

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眼下想到的有这些topic，我就抽工作业余时间慢慢复习，慢慢写

content: 
linear regression, Ridge, Lasso 

LARS

Logistic Regression, Softmax 
Kmeans, GMM, EM, Spectral Clustering 

Dimensionality Reduction: PCA、LDA、Laplacian Eigenmap、 LLE、 Isomap（改动前面的blog） 
SVM 
Decision Tree: ID3、C4.5 
Apriori，FP 

优化方法：BFGS method，SGD，Conjugate gradient，Coordinate descent等
PageRank
minHash, LSH, Hashing

Manifold Ranking，EMR（这种方法是我博士期间论文发表的）

PLSA，LDA

Deep Learning Basics：

MLP

RBM

CNN

AutoEncoder，DAE，SAE

RNN

还有非常多其它的

待补充