狗都能学会的机器学习
白天
夜间
首页
下载
阅读记录
书签管理
我的书签
添加书签
移除书签
奇异值分解
浏览
58
扫码
分享
2023-11-22 00:34:27
SVD
若有收获,就点个赞吧
0 人点赞
上一篇:
下一篇:
前置内容
环境介绍
数学基础
高中数学及其拓展
无标题
三角函数
距离计算
微积分
概述以及储备知识
极限
线性代数
概率论与数理统计
Python的三个基础模块和
pandas
matplotlib
numpy
机器学习的基础认识(重要)
数据采集
抽样
采样
特征工程(Feature Engineering)
数据预处理
无关值
缺失值
异常值
编码
数值离散化
feature selection
降维
奇异值分解
LDA
Principal Component Analysis
机器学习算法
监督学习
分类模型
支撑向量机
K近邻算法
Decision Tree
集成学习(Ensemble learning)
朴素贝叶斯
回归模型
Logistic Regression
线性回归
多项式回归
无监督学习
聚类
层次化聚类方法(Hierarchical Clustering)
Bottom -up-algorithms
Up-down-algorithms
Brich
划分式聚类方法
k均值(K-means)
K-means
基于密度的聚类方法
DBSCAN
评价分类结果
混淆矩阵
模型泛化
模型正则化(regularization)
偏差和方差(bias 和 variance)
验证数据集与交叉验证
学习曲线
其他
抽样、采样
关于模型保存
sklearn官网
梯度下降法
数据归一化
超参数
项目
量化新手项目测试之股票分析之均线策略
Spark
关联规则挖掘
暂无相关搜索结果!
让时间为你证明
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