机器学习中的数学(5)：强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用
机器学习中的数学(4)：线性判别分析、主成分分析
机器学习中的数学(3)：模型组合之 Boosting 与 Gradient Boosting
机器学习中的数学(1)：回归、梯度下降
机器学习中的数学(2)：线性回归、偏差、方差权衡
选择合适的推荐系统模型
机器学习实战ByMatlab（4）：二分K-means算法
机器学习实战ByMatlab（5）：Logistic Regression
机器学习实战ByMatlab（3）：K-means算法
机器学习实战ByMatlab（2）：PCA算法
大道至简：朴素贝叶斯分类器
漫画：什么是机器学习？
ML 工程师需了解的 10 大算法
一周时间，初试 ML
理解 SVM 背后的数学原理（1）
面向普通开发者的机器学习应用方案
大数据职位所需的数据场技能
解析智能推荐系统开发中十大关键要素
为什么会有深度学习？如何看待？
如何确定最适合数据集的机器学习算法
人肉工程在机器学习实践中的作用
史上最大机器学习数据集，雅虎对外开放了
机器学习是如何运作的？谷歌来告诉你
谷歌的机器学习系统 TensorFlow 开源了
机器学习和数据挖掘的推荐书单
10 种机器学习算法的要点（附 Python 和 R 代码）
机器学习项目中常见的误区
『应用机器学习的建议』的学习笔记
在线约会系统中的机器学习
漫谈机器学习中的距离和相似性度量方法