老饼讲解-BP神经网络：在本文，展示一个matlab2014实现神经网络的例子。作为初学入门的简单了解。

笔者花了近十天时间，到各个网站上去玩了一遍，精心筛选出传统机器学习的干货网站和资源，不能保障全面，尽量让每个网站都是机器学习的干货好网站。

老饼讲解-机器学习：PCA主成份分析常用于降维，是一个基础、知名度极高和常用的方法本文介绍PCA的原理和本质，并介绍相关使用场景的用法

本文讲解sklearn逻辑回归以multinomial模式做多分类的一个简单例子，并提取最后的模型表达式

《老饼讲解机器学习》本文讲述小贷评分卡的完整流程，包括数据处理、变量筛选、建模、上线等。小贷评分卡有很多细节，它不只是单纯的逻辑回归模型，而是一整套业务处理，本文正是把小贷评分卡的细节、操作、原理以例子的形式呈现与讲解，...

【老饼讲解-机器学习】本文解说SVM的硬间隔损失函数的定义和思想，以及硬间隔损失函数的推导。

一.数据处理,(一) 数据预处理(二)训练、测试数据分割,二.试探建模极限,三.参数调优(预剪枝),1.参数网络扫描,2.参数评估,3.待调优参数列表四.后剪枝调优,(一) 打印决策树相关信息,(二) 剪枝,五.模型提取,决策树建模完整流程主要有五个：1.数据处理,2.试探建模极限,3.参数调优,4.后剪枝,5.模型提取本文只作流程介绍，完整代码见《决策树建模完整代码》

老饼讲解-机器学习：PCA主成份分析常用于降维，是一个基础、知名度极高和常用的方法本文介绍PCA的原理和本质，并介绍相关使用场景的用法

《老饼讲解机器学习》：本文讲解逻辑回归过拟合的原因，和具体解决方案。在变量处理得当的条件下，逻辑回归过拟合是比较少的，但还是会有些坑需要注意，本文正是通过分析原因和解决方案，以避免逻辑回归过拟合和当遇到过拟合时解决过拟合。

一. 学习决策树原理的顺序二.CART分类树(一)分类树模型结构,(二).分类树构建过程,(二).剪枝(防止过拟合）三. CART回归树模型四. ID3算法五.C4.5算法,(一) ID3的缺陷,(二) C4.5打上补丁六.决策树演进与对比能来看算法原理的，估计都对决策树有一些初步理解了。决策树算法原理其实非常简单， 但由于网上杂文过多，往往把概念弄得非常混乱，造成原理理解困难