机器学习算法的理解和实现 参考黄海广博士的项目https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-method 一、感知机 二、ｋ近邻（暴力线性扫描） 三、朴素贝叶斯（高斯贝叶斯） 四、决策树（ID3算法） 五、logistic 回归（二分类） 六、AdaBoost (基函数即弱分类器是树桩) 七、EM（三硬币模型。。。） 八、SVM（kernel=linear or poly + smo序列最小最优化学习算法） 九、HMM（基本照抄https://applenob.github.io/hmm.html，TODO） 十、CRF（TODO）