<commit_before># 学习机器学习
## 什么是机器学习

## 机器学习方法的分类
机器学习的方法包括: 
* 监督学习 supervised learning（有数据和标签）。常见的场景是用来处理分类问题。
* 非监督学习 unsupervised learning（有数据无标签）。 会将相似的数据进行聚类。
* 半监督学习 semi-supervised learning
* 强化学习 reinforcement learning（在经验中总结提升）
* 遗传算法 genetic algorithm.

上面的标签是 分类或预测值 的意思。


[相关的数学知识](math.md)

## 算法
* 监督算法
  * [k-邻近算法(kNN)](algorithm/kNN)。 [kNN的实现](https://github.com/mljs/knn)
  * [决策树](decision-tree)。 [决策数算法 cart的实现](https://github.com/mljs/decision-tree-cart)

## 库
* 科学操作库(矩阵操作)
  * [NumPy](http://www.numpy.org/) Python
  * [numjs](https://github.com/nicolaspanel/numjs) Javascript

## 资源<commit_msg>enchance<commit_after># 学习机器学习
## 什么是机器学习

## 机器学习方法的分类
机器学习的方法包括: 
* 监督学习 supervised learning（有数据和标签）。常见的场景是用来处理分类问题。
* 非监督学习 unsupervised learning（有数据无标签）。 会将相似的数据进行聚类。
* 半监督学习 semi-supervised learning
* 强化学习 reinforcement learning（在经验中总结提升）
* 遗传算法 genetic algorithm.

上面的标签是 分类或预测值 的意思。


[相关的数学知识](math.md)

## 算法
* 监督算法
  * [k-邻近算法(kNN)](algorithm/kNN)。 [kNN的实现](https://github.com/mljs/knn)
  * [决策树](algorithm/decision-tree)。 [决策数算法 cart的实现](https://github.com/mljs/decision-tree-cart)

## 库
* 科学操作库(矩阵操作)
  * [NumPy](http://www.numpy.org/) Python
  * [numjs](https://github.com/nicolaspanel/numjs) Javascript

## 资源
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