卷积神经网络 CNN，卷积层，池化层详细说明

聚类分析虽然没有目标变量，但是你的思想，内心要有目标。要求根据分析者的目标来进行分群。

特征选择，特征工程是数据挖掘模型开发中最耗时、最重要的一步。

朴素贝叶斯算法，是最简单的机器学习算法，但是它的效果有出奇的好。本文说明的朴素贝叶斯中可能出现的问题，如何处理，并python中数据概率的求法进行了说明。

我们发现即使是弱分类器组合的模型，即使是组合投票的结果模型，居然可以胜过我们多个强学习器的融合学习。

说明一下3个比较有名的划分聚类法，K-means，PAM，SOM，这3个在python等软件资源最多，

我们发现即使是弱分类器组合的模型，即使是组合投票的结果模型，居然可以胜过我们多个强学习器的融合学习。

聚类分析虽然没有目标变量，但是你的思想，内心要有目标。要求根据分析者的目标来进行分群。

集成学习认为多个决策者比一个决策者可能会做出更好的决策，各种模型的整合也是如此，机器学习这种多样化就是通过集成学习的技术实现的。

将文本非结构化数据转化为结构化数据的方法无监督GLove词嵌入模型。（还有PCA和SVD，PU这种好用的方法的具体解读）