干货 | 从入门到放弃：21种机器学习算法详解，附多种下载方式

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【机器学习算法】：排名第一

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【Python】：排名第三

【算法】：排名第四

下面是各模型在博客中的详细解说，为方便大家阅读，这儿提供PDF下载版，下载方式：

a. 加入机器学习交流3群(478882933),文末有二维码链接；

b. 后台回复关键词：170831；

c. 加我微信（guodongwe1991）,备注姓名-机构-研究方向；

d. 百度云盘链接：http://pan.baidu.com/s/1qYFOhje 密码：fb16

（~不要吝啬，动手点赞与分享吆~）

1. 决策树 - 参考：decision Tree（Python 实现）

http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/45965463

2. SVM 支持向量机 - 参考：pluskid 支持向量机三重境界

http://blog.pluskid.org/?page_id=683

3. Adaboost - 参考：组合算法 - Adaboost

http://blog.csdn.net/huruzun/article/details/41323065

4. Random Forest - 参考：随机森林算法

http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2011/12/22/2297405.html

5. 朴素贝叶斯算法 - 参考：Naive Bayes 算法实现

http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/46120867

6. 人工神经网络 - 参考：

http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2012/12/10/2811309.html

7. Apriori 算法 - 参考地址：Apriori 关联分析

http://www.csuldw.com/2015/06/04/2015-06-04-Apriori/

8. K 最近邻算法 - 参考：KNN 从原理到实现

http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/45896449

9. 梯度树提升 GTB 算法 - 参考：Gradient Tree Boosting（或 GBRT）

http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/48085889

10. K-means 聚类 - 参考：K-means cluster

http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/46343597

11. 组合算法总结 - 参考：Ensemble 算法总结

http://www.csuldw.com/2015/07/22/2015-07-22%20%20ensemble/

12. EM 期望最大算法 - 参考：EM 算法

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620

13. Logistic 回归 - 参考：逻辑回归

http://blog.csdn.net/wangran51/article/details/8892923

14. HMM 隐马尔可夫模型，参考:HMM

http://blog.csdn.net/likelet/article/details/7056068

15. 条件随机场，参考：CRF

http://www.tanghuangwhu.com/archives/162

16. 随机森林和 GBDT，参考：决策树模型组合之随机森林与 GBDT

http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/1976562.html

17. 特征选择和特征提取，参考：特征提取与特征选择

http://blog.csdn.net/lanbing510/article/details/40488787

18. 梯度下降法，参考:gradient descent

http://blog.csdn.net/woxincd/article/details/7040944

19. 牛顿法，参考：牛顿法

http://blog.csdn.net/luoleicn/article/details/6527049

20. 线性判别分析，参考：线性判别

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/21/2024384.html

21. 深度学习 - 深度学习概述：从感知机到深度网络

http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html