本文是我的「ML&DM 笔记」第六篇。应部分朋友的来信请求，先分享这部分与「分类」有关笔记。机器学习的这块知识体系非常庞大，部分知识可能深入不够，暂时仅供大家参考，我也还需要时间来更细致的学习。后续我会结合案例，单篇逐个进行讲解（可能需要的时间周期较长）。本文目前包括的理论包括决策树，规则分类器，最近邻方法，贝叶斯分类器，人工神经网络，支持向量机，集成学习以及不平衡类和多类问题。
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- 2017/04/06
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