机器学习

白天 夜间 首页 下载 阅读记录
  我的书签   添加书签   移除书签

2、机器学习概论

浏览 145 扫码 分享 2022-07-22 22:42:02
  • 2.1、基本概念
  • 2.2、模型评估与选择
  • 2.3、应用评估
  • 2.4、常见问题

若有收获，就点个赞吧

0 人点赞

上一篇:
下一篇:
  • 书签
  • 添加书签 移除书签
  • 算法的撰写摸板
  • 0、学习方案与计划
    • 0.1、学习大纲
      • AI入门之路：黄博士学习路线
    • 0.2、学习情况
    • 0.3、学习建议
  • 1、 数学基础
    • 1.1、高等数学
    • 1.2、线性代数
    • 1.3、概率论
    • 1.4、统计学
    • 1.5、信息论
    • 1.6、数值计算
    • 1.7、最优化问题
  • 2、机器学习概论
    • 2.1、基本概念
    • 2.2、模型评估与选择
    • 2.3、应用评估
    • 2.4、常见问题
  • 3、数据科学
    • 1、数据分析
  • 4、特征工程（数据清洗）
    • 1、基本概念
    • 2、特征清洗
    • 3、特征提取
    • 4、特征降维
    • 5、特征选择
  • 5、机器学习算法
    • 1、监督学习
      • 3.1、算法选择
      • 3.2、线性回归
      • 3.3、逻辑回归（LR）
      • 概率图模型
        • 贝叶斯网络
        • 条件随机场
        • 隐马尔可夫链（HMM）
      • 支持向量机(SVM)
      • 朴素贝叶斯算法
      • 极大似然估计法
    • 2、无监督学习
      • K-近邻算法(KNN)
      • 算法选择
      • 决策树
      • 关联规则
    • 5、半监督学习
    • 3、深度学习
      • 1、基本概述
      • 2、卷积神经网络（CNN）
      • 3、循环神经网络（RNN）
        • 基本概述
        • 长短期记忆网络（ LSTM）
      • 胶囊神经网络（CapsNets）
      • 生成对抗网络（GAN）
      • Attention 机制
    • 4、强化学习
      • 无标题
    • 5、迁移学习
  • 6、误差分析
  • 7、模型融合（集成学习）
    • 基本概念
    • bagging
      • 随机森林
    • boosting
      • boost
      • adaboost
      • Xgboost（重要）
暂无相关搜索结果！

    让时间为你证明

    展开/收起文章目录

    分享，让知识传承更久远

    文章二维码

    手机扫一扫，轻松掌上读

    文档下载

    请下载您需要的格式的文档，随时随地，享受汲取知识的乐趣！
    PDF文档 EPUB文档 MOBI文档

    书签列表

      阅读记录

      阅读进度: 0.00% ( 0/0 ) 重置阅读进度
        思维导图备注