平时开发的一些代码，绝大部分可能为blog开发的，或个人学习时开发的（遵循 The MIT License）：
基于online learning的pegasos算法的手写数字识别 > 这是一个基于pegasos算法实现简单的手写数字识别的例子，pegasos算法是一种基于svm的online learning算法。数据同样来自《Machine Learning in Action》的第二章。实现过程参考博文“Pegasos算法”。
识别手写数字的支持向量机 > 这是一个使用svm实现简单的手写数字识别的例子，采用了高斯核函数，数据来自《Machine Learning in Action》的第二章。实现过程参考博文“基于SVM的手写数字识别”。
基于SMO算法实现的支持向量机 > SVM（support vector machine, 支持向量机）是一个二分的分类器。主要分为线性svm和非线性svm。序列最小最优化(sequential minimal optimization, SMO)算法是支持向量机的学习算法。实现过程参考了《统计学习方法》的第七章内容。详细内容参考博客文章“SVM支持向量机”和“SMO序列最小最优化算法”。