- 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995
-- 这篇博客将范数在机器学习里面的应用讲的很清楚，尤其是说明了为什么更多时候要用L2范数。 - 谱聚类（spectral clustering）原理总结 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6221564.html
-- 个人感觉是在网上能找到的关于谱聚类的最清楚的介绍。 - 拉格朗日乘子法、罚函数法、乘子罚函数法https://blog.csdn.net/lmm6895071/article/details/78329045?locationNum=7&fps=1
-- 很系统的讲了拉格朗日乘子法、罚函数法、乘子罚函数法的原理，附带有例子。 - 基于L2,1范数的特征选择方法https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79678875
-- 聂老师一篇论文的论文笔记，提炼出来的思路很清晰，值得做笔记时借鉴。 - 系统学习机器学习之维度归约（完整篇）https://blog.csdn.net/u014470581/article/details/51770356
-- 讲PCA主成分分析等方法的，还没来得及仔细看，抽时间认真学习一下。 - 如何理解矩阵特征值和特征向量？https://www.matongxue.com/madocs/228.html
-- 知乎高分回答，很久之前读过，收获很多。
7.常用数学符号的 LaTeX 表示方法http://www.mohu.org/info/symbols/symbols.htm
-- 写文章时需要，用LaTeX写公式确实好用，而且csdn的markdown支持LaTeX公式。 - 拉普拉斯矩阵/映射/聚类https://blog.csdn.net/yujianmin1990/article/details/48420483
-- 主要讲了拉普拉斯矩阵的性质，博客最后附的几个链接都挺值得一看的。 - Google发布“多巴胺”开源强化学习框架，三大特性全满足https://blog.csdn.net/csdnnews/article/details/82194833
-- 是时候接触一下前沿的一些研究和框架了。（虽然Google开源出来了说明他已经有了更好的东西=_=）
最近看的一些资料，把链接整理一下
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
- 文/潘晓璐 我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
- 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着，像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上，一...
- 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
推荐阅读更多精彩内容
- 在此特此声明：一下所有链接均来自互联网，在此记录下我的查阅学习历程，感谢各位原创作者的无私奉献 ！ 技术一点一点积...
- Android(2017-2018)BAT面试题整理（Android篇，含答案） 版权声明：本文为博主原创文章，未...
- （转）原文链接：https://blog.csdn.net/huangqili1314/article/detai...
