卡内基梅隆大学机器学习入门课程的课堂笔记，由Huy Nguyen博士生整理

www.cs.cmu.edu/~hn1/documents/machine-learning/notes.pdf

笔记涵盖了机器学习中的多个主题，包括参数估计、非参数模型、线性回归、对数几率回归、朴素贝叶斯分类器、神经网络与深度学习、支持向量机、集成方法与提升、主成分分析、隐马尔可夫模型、强化学习以及模型选择与泛化。每部分都包含了定义、数学证明和算法步骤