机器学习部分

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内容简介

该部分主要介绍了参数估计、非参数估计、方差分析、分布检验、相关性分析、支持向量机、 线性回归、贝叶斯回归、稀疏向量机、非参数回归、神经网络、深度学习、卷积网络、生成对抗网络 、自编码器、深度玻尔兹曼机、决策树、ababoost、gbdt、xgboost等问题。 前来学习机器学习的朋友，请不要忽视前面统计和数理统计的重要性。 该部分的每一章节大体书写流程是：单变量分析、多变量分析。

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