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Linear Discriminant Analysis
线性判别分析
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种经典的有监督线性学习方法，其思想很朴素：给定了训练样本集，设法将样本映射到一条直线上，使得同类样本的投影点尽可能近，不同类样本的投影点尽可能远。
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Kaggle 入门一步一步记录
为了不让手生，纯复现机器学习算法也蛮无聊的，想抽空也看看 Kaggle 上的比赛，当然，刚开始还是拿已经结束的比较经典的比赛来试试看吧！
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学习方法总结
关于学习的零星火花
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Very Deep Convolutional Networks
VGG 网络结构是由牛津大学发表在 ICLR 2015 上发表的论文，其效果在当时还是不错，而且不少模型也是基于 VGG 做的拓展，比如目标检测的 SSD 等。
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传统机器学习的应用流程总结
探索性的可视化
一般可以用到 seaborn 库做可视化，找到一些异常点去除掉。
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