在本文中，我们深入了解传统机器学习算法，包括回归、分类、核、高斯过程、贝叶斯线性回归、SVM、聚类和决策树，还包括成本函数，正则化，MLE, MAP，拉普拉斯近似和受限玻尔兹曼机，我们也将快速了解像LSTM这样的深度网络。线性回归模型y = f，线性向量为
之所以说”使用”而不是”实现”，是因为python的相关类库已经帮我们实现了具体算法，而我们只要学会使用就可以了。随着对技术的逐渐掌握及积累，当类库中的算法已经无法满足自身需求的时候，我们也可以尝试通过自己的方式实现各种算法。
数据作为信息的载体，要分析数据中包含的主要信息,即要分析数据的主要特征, 对于数据的数字特征, 包含数据的集中位置、分散程度和数据分布，常用统计项目如下：。集中趋势统计量: 均值、中位数、众数、百分位数离散趋势统计量：标准差、方差、极差、变异系数、标准误、
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