Supervised Learning

1.Linear regression(线性回归)

2.Logistic regression(逻辑回归)

3.Naive Byes(朴素贝叶斯)

4.KNN---KD Trees

5.SVM（支持向量机）

6.ID3,C4.5(决策树)

7.Neural Networks(神经网络)

8.LDA(Linear Discriminant Analysis)

Unsupervised Learning

1.K-means

2.K-Medoid

3.GMM&EM

4.PCA

5.ICA

6.Spectral Clustering

强化学习：

1. 非确定性的马尔科夫决策过程 MDP

1.HMM 参考博客 ：http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1295663604_8_2.html

HMM的一个实现 http://abruzzi.iteye.com/blog/292002

2.PageRank 参考博客：http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185

3.AdaBoost  参考博客：http://blog.csdn.net/haidao2009/article/details/7514787或者是http://stblog.baidu-tech.com/?p=19

4.CART

http://wenku.baidu.com/course/view/49e8b8f67c1cfad6195fa705

http://dragonstar.ict.ac.cn/dragonstar/index.asp 公开课

统计学习方法 李航 （非常好）

机器学习实战 python 可以配合博客和别的书来看 （很好）

机器学习http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/category/1173803?viewmode=contents

Jerrylead Machine Learning(主要是Andrew Ng的笔记):http://www.cnblogs.com/jerrylead/tag/Machine%20Learning/

谱聚类 SC：http://www.cnblogs.com/sparkwen/p/3155850.html

Scikit Learn 机器学习库:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420

Scikit Learn user guide: http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html#

Pluskid的博客漫谈支持向量机与漫谈聚类(非常好):http://blog.pluskid.org/?page_id=683

KD Tree KNN算法的实现：http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/category/326744.html

统计学习理论：http://blog.csdn.net/qll125596718/article/category/909565

马尔科夫模型 sina HMM： http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1295663604_8_2.html

Machine Learn： http://leftnoteasy.cnblogs.com/

Andrew Ng 笔记：http://52opencourse.com/275/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E5%8D%81%E4%B8%80%E8%AF%BE-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%AE%BE%E8%AE%A1-machine-learning-system-design

百度搜索研发部官方博客

http://stblog.baidu-tech.com/?p=1190