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紫气东来-知乎

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深度强化学习（六）：连续动作空间的问题 - 知乎

深度强化学习（五）：策略梯度的方法 - 知乎

深度强化学习（四）：DQN的拓展和改进 - 知乎

深度强化学习（三）：从Q-Learning到DQN - 知乎

深度强化学习（二）：基本原理与结构 - 知乎

深度强化学习（一）：概论 - 知乎

深度学习（五）：生成对抗网络 - 知乎

深度学习（四）：循环神经网络 - 知乎

深度学习（三）：卷积神经网络（下） - 知乎

深度学习（二）：卷积神经网络（上） - 知乎

深度学习（一）：优化方法 - 知乎

机器学习（九）：朴素贝叶斯 - 知乎

机器学习（八）：集成学习 - 知乎

机器学习（七）：决策树 - 知乎

机器学习（六）：主成分分析 - 知乎

机器学习（五）：聚类 - 知乎

机器学习（四）：支持向量机 - 知乎

机器学习（三）：神经网络 - 知乎

机器学习（二）：逻辑回归 - 知乎

机器学习（一）：线性回归 - 知乎

阿泽 - 知乎

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【机器学习】逻辑回归（非常详细） - 知乎

【机器学习】降维——PCA（非常详细） - 知乎

【机器学习】支持向量机 SVM（非常详细） - 知乎

【机器学习】K-means（非常详细） - 知乎

【机器学习】EM——期望最大（非常详细） - 知乎

【机器学习】决策树（上）——ID3、C4.5、CART（非常详细） - 知乎

【机器学习】决策树（中）——Random Forest、Adaboost、GBDT （非常详细） - 知乎

【机器学习】决策树（下）——XGBoost、LightGBM（非常详细） - 知乎

【GNN】万字长文带你入门 GCN - 知乎

【Code】关于 GCN，我有三种写法 - 知乎

【Code】GraphSAGE 源码解析 - 知乎

苏一 - 知乎

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机器学习笔记（一）：绪论 - 知乎

机器学习笔记（二）：线性模型 - 知乎

机器学习笔记（三）：决策树 - 知乎

机器学习笔记（四）：降维与主成分分析（PCA） - 知乎

机器学习笔记（五）：支持向量机（SVM） - 知乎

机器学习笔记（六）：贝叶斯分类器 - 知乎

机器学习笔记（七）：概率图模型 - 知乎

机器学习笔记（八）：强化学习 - 知乎

机器学习笔记（九）：聚类 - 知乎

深度学习在推荐系统中的应用 - 知乎