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本篇是作者政安晨的专栏《政安晨的机器学习笔记》的总纲，专栏文章不断更新，这篇目录总纲也会随着专栏不断更新。
机器学习是一种使用计算机算法来解决问题的方法，其主要目标是让计算机通过数据的学习和模式的发现，自动提取知识和经验，并用于预测和决策。机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
在监督学习中，机器学习算法通过已有的标记数据（包含输入和对应的输出）来训练模型，从而预测新输入数据的输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
无监督学习中，算法根据数据的内在结构和模式，来发现数据集中的隐藏关系。常用的无监督学习算法包括聚类、降维和关联规则等。
半监督学习是监督学习和无监督学习的结合，使用一小部分的标记数据和大量的未标记数据来训练模型。
强化学习是通过与环境的交互来学习最优行为策略的一种学习方法。在强化学习中，机器学习算法通过试错和奖励的方式来逐步优化自己的行为。
目录摘要
目录分类根据文章对不同层次用户的使用功效划分。
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政安晨的机器学习笔记——浅谈机器学习的理论“小黑盒”：算法概念
政安晨的机器学习笔记——实例讲解深度学习工具PyTorch在Ubuntu系统上的安装入门（基于Miniconda）（非常详细）
政安晨的机器学习笔记——基于Ubuntu系统的Miniconda安装Jupyter Notebook
政安晨：机器学习快速入门（一）{基于Python与Pandas}
政安晨：机器学习快速入门（二）{基于Python与Pandas} {建立您的第一个机器学习模型}
政安晨：政安晨：机器学习快速入门（三）{pandas与scikit-learn} {模型验证及欠拟合与过拟合}
政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}
政安晨：快速学会～机器学习的Pandas数据技能（一）（建立与读数据）
政安晨：快速学会～机器学习的Pandas数据技能（二）（索引、选择与赋值）
政安晨：快速学会～机器学习的Pandas数据技能（三）（重命名与合并）
政安晨：快速学会～机器学习的Pandas数据技能（四）（汇总与映射）
政安晨：快速学会～机器学习的Pandas数据技能（五）（分组和排序）
政安晨：快速学会～机器学习的Pandas数据技能（六）（数据类型和缺失值）
政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】 —— 预测机
政安晨：【完全零基础】认知人工智能（二）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 底层算法
政安晨：【完全零基础】认知人工智能（三）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 三层神经网络示例
政安晨：【完全零基础】认知人工智能（四）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 权重矩阵
政安晨：【完全零基础】认知人工智能（五）【超级简单】的【机器学习神经网络】 —— 数据训练
政安晨：【机器学习基础】（四）—— 通用工作流程（万五千字长文）
政安晨：【深度学习处理实践】（三）—— 处理时间序列的数据准备
政安晨：【深度学习处理实践】（四）—— 实施一个温度预测示例
政安晨：【深度学习处理实践】（八）—— 表示单词组的两种方法：集合和序列
政安晨：【深度学习处理实践】（九）—— Transformer架构
政安晨：【深度学习神经网络基础】（五）—— 霍普菲尔德神经网络和玻尔兹曼机
政安晨：【深度学习神经网络基础】（七）—— 神经网络评估分类
政安晨：【深度学习神经网络基础】（八）—— 神经网络评估回归与模拟退火训练
政安晨：【深度学习神经网络基础】（九）—— 在深度学习神经网络反向传播训练中理解梯度
政安晨：【深度学习神经网络基础】（十）—— 反向传播网络中计算输出节点增量与计算剩余节点增量
政安晨：【深度学习神经网络基础】（十一）—— 激活函数的导数以及在反向传播中的应用
政安晨：【深度学习神经网络基础】（十四）—— 神经网络剪枝和模型选择