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| 模块 | 章节 | 负责人(GitHub) | 联系QQ | | —- | —- | —- | —- |
| 机器学习 | 1. 线性回归(Liner Regression) | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 2. 逻辑回归(Logistics Regression) | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 3. 决策树(Desision Tree) | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 3.1 随机森林(Random Forest) | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 3.2 梯度提升决策树(GBDT) | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 3.3 XGBoost | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 3.4 LightGBM | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 4. 支持向量机(SVM) | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 5. 概率图模型(Probabilistic Graphical Model) | | |
| 机器学习 | 5.1 贝叶斯网络(Bayesian Network) | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 5.2 马尔科夫(Markov) | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 5.3 主题模型(Topic Model) | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 6.最大期望算法(EM) | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 7.聚类(Clustering) | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 8.ML特征工程和优化方法 | @mantchs | 448966528 |
| 机器学习 | 9.K近邻算法(KNN) | @mantchs | 448966528 |
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