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`1`		`-### 一些常用的机器学习算法实现`
`2`		`-`
`3`		`-算法包括:`
`4`		`-`
`5`		`-* Apriori 算法`
`6`		`-`
`7`		`-* DesicionTree 算法`
`8`		`-`
`9`		`-* HMM模型 Viterbi 算法`
`10`		`-`
`11`		`-* 针对文本分类的 NaiveBayes 算法`
`12`		`-`
`13`		`-* 针对文本分类的 LogisticRegression 算法`
`14`		`-`
`15`		`-* 回归算法:`
`16`		`- * 标准的线性回归`
`17`		`- * 局部加权线性回归`
`18`		`- * 岭回归`
`19`		`-`
`20`		`-结果示例:`
`21`		`-![image](./Regression/standRegresResults.png)`
`22`		`-![image](./Regression/lwlrResults.png)`
	`1`	`+### 一些常用的机器学习算法实现`
	`2`	`+`
	`3`	`+#### 概率统计中常见概念总结`
	`4`	`+`
	`5`	`+* 总体均值、总体方差`
	`6`	`+`
	`7`	`+* 样本均值、样本方差`
	`8`	`+`
	`9`	`+* 无偏估计、有偏估计`
	`10`	`+`
	`11`	`+* 样本标准差`
	`12`	`+`
	`13`	`+* 样本协方差、协方差矩阵`
	`14`	`+`
	`15`	`+##### 算法包括:`
	`16`	`+`
	`17`	`+* Apriori 算法`
	`18`	`+`
	`19`	`+* DesicionTree 算法`
	`20`	`+`
	`21`	`+* HMM模型 Viterbi 算法`
	`22`	`+`
	`23`	`+* 针对文本分类的 NaiveBayes 算法`
	`24`	`+`
	`25`	`+* 针对文本分类的 LogisticRegression 算法`
	`26`	`+`
	`27`	`+* 回归算法:`
	`28`	`+`
	`29`	`+ * 标准的线性回归`
	`30`	`+`
	`31`	`+ * 局部加权线性回归`
	`32`	`+`
	`33`	`+ * 岭回归`
	`34`	`+`
	`35`	`+##### 结果示例:`
	`36`	`+![image](./Regression/standRegresResults.png)`
	`37`	`+![image](./Regression/lwlrResults.png)`

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