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Expand file tree Collapse file tree Original file line number Diff line number Diff line change 1717 * [3、正则化](#3正则化)
1818 * [4、S型函数（即）](#4s型函数即)
1919 * [5、映射为多项式](#5映射为多项式)
20- * [6、使用的优化方法](#6使用的优化方法 )
20+ * [6、使用的优化方法](#6使用scipy的优化方法 )
2121 * [7、运行结果](#7运行结果)
2222 * [8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现](#8使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现)
2323 * [逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll](#逻辑回归_手写数字识别_onevsall)
4141 * [1、代价函数](#1代价函数)
4242 * [2、Large Margin](#2large-margin)
4343 * [3、SVM Kernel（核函数）](#3svm-kernel核函数)
44- * [4、使用中的模型代码](#4使用中的模型代码 )
44+ * [4、使用中的模型代码](#4使用scikit-learn中的svm模型代码 )
4545 * [5、运行结果](#5运行结果)
4646 * [五、K-Means聚类算法](#五k-means聚类算法)
4747 * [1、聚类过程](#1聚类过程)
5353 * [7、运行结果](#7运行结果)
5454 * [六、PCA主成分分析（降维）](#六pca主成分分析降维)
5555 * [1、用处](#1用处)
56- * [2、2D-->1D，nD-->kD](#22d-1dnd-kd)
56+ * [2、2D-->1D，nD-->kD](#22d-- 1dnd- -kd)
5757 * [3、主成分分析PCA与线性回归的区别](#3主成分分析pca与线性回归的区别)
5858 * [4、PCA降维过程](#4pca降维过程)
5959 * [5、数据恢复](#5数据恢复)
6262 * [8、运行结果](#8运行结果)
6363 * [9、使用scikit-learn库中的PCA实现降维](#9使用scikit-learn库中的pca实现降维)
6464 * [七、异常检测 Anomaly Detection](#七异常检测-anomaly-detection)
65- * [1、高斯分布（正态分布）](#1高斯分布正态分布 )
65+ * [1、高斯分布（正态分布）](#1高斯分布正态分布gaussian-distribution )
6666 * [2、异常检测算法](#2异常检测算法)
67- * [3、评价的好坏，以及的选取](#3评价的好坏以及的选取 )
67+ * [3、评价的好坏，以及的选取](#3评价px的好坏以及ε的选取 )
6868 * [4、选择使用什么样的feature（单元高斯分布）](#4选择使用什么样的feature单元高斯分布)
6969 * [5、多元高斯分布](#5多元高斯分布)
7070 * [6、单元和多元高斯分布特点](#6单元和多元高斯分布特点)
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