李航《统计学系方法》第8章：提升方法 - 入门学习笔记
原本的目标是学会gradient boosting decision tree/梯度提升决策树/GBDT，实际上写完一个简单的python Adaboost demo以后就没继续学了。最初的学习原因应该是看到某篇论文里面用了GBDT，所以想入门学习一下boosting大概是什么东西（以前总是跳过这部分）。
目录：
本笔记对应的PDF
一些零散的学习笔记
什么是boosting
Adaboost学习笔记和代码
Month: August 2023
Gale–Shapley algorithm
介绍，以及手动推算unstable matching pairs
代码应用
大致思路
数据输入
用于检验unstable matching的函数
求解gale-shapley（调包）
多次运行以反复验证
代码汇总
（导航）（2023年8月）紧急回顾Bayesian, MLE, MAP等概念
（写于2023年8月）复习Bayesian, MLE, MAP等概念
（导航）（2023年6月~7月）基于MIT 6.251J Introduction to Mathematical Programming学习LP（只学到simplex前后）
从2024年的角度来看，直接用MIT intro to linear optimization这本书（或者说MIT 6.251J这门课）开始学习，并强行试图去做书上的一些习题，是不太合理的。我在degeneracy这块地方卡了很久，最终这个系列也就学到simplex就停了。
