rt，本文分享根据课本和计科学长的笔记所做的数据挖掘与分析课程笔记，适合期末复习或者难点攻克时候使用。

算法含有隐变量的概率模型极大似然估计或极大后验概率估计的迭代算法。贝叶斯：一个分子分母不加，一个分母分子加参数防止分子为。损失函数是指数损失 模型是加法模型 算法是前向算法。强化学习：智能系统在和环境的互动中学习最优策略。泛化能力：学习到的模型对未知数据的预测能力。非监督学习：从无标注的数据中学习预测模型。是有限个离散的值时，预测问题变成回归问题。截断奇异值是比原始矩阵低秩的奇异值分解。后验概率：

算法含有隐变量的概率模型极大似然估计或极大后验概率估计的迭代算法。贝叶斯：一个分子分母不加，一个分母分子加参数防止分子为。损失函数是指数损失 模型是加法模型 算法是前向算法。强化学习：智能系统在和环境的互动中学习最优策略。泛化能力：学习到的模型对未知数据的预测能力。非监督学习：从无标注的数据中学习预测模型。是有限个离散的值时，预测问题变成回归问题。截断奇异值是比原始矩阵低秩的奇异值分解。后验概率：