1. 概率统计中常见概念总结

• 总体均值、总体方差

• 样本均值、样本方差

• 无偏估计、有偏估计

• 样本标准差

• 样本协方差、协方差矩阵

2. 一些常用的机器学习算法理论及实现

算法理论包括：

• 《统计学习方法》学习总结

算法实现包括：

• Apriori 算法

• DesicionTree 算法

• HMM模型 Viterbi 算法

• 针对文本分类的 NaiveBayes 算法

• 针对文本分类的 LogisticRegression 算法

• 线性回归算法：

  • 标准的线性回归

  • 局部加权线性回归

  • 岭回归

结果示例：

3. 一些常用的机器学习框架

框架包括：

• Keras [1]

• TensorFlow [1] [2]

• sklearn [1]

项目包括：

• 掌握这10个项目