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机器学习-进阶教程
机器学习-进阶教程
数学基础
1.1.矩阵基础
【矩阵】一篇入门之-什么是矩阵的对角化
【分解】一篇入门之-什么是矩阵的SVD分解
【算法】一篇入门之-最小二乘法-原理与推导
分类与回归模型
2.1.线性模型
【模型】一篇入门之-线性回归模型
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【模型】一篇入门之-Lasso回归模型
2.2.常用二分类模型
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【模型】一篇入门之-决策树与CART决策树
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【模型】一篇入门之-决策树C4.5算法
【模型】一篇入门之-朴素贝叶斯模型
【模型】一篇入门之-感知机二分类模型
【模型】一篇入门之-SVM支持向量机模型
2.3.集成学习模型
【模型】一篇入门之-随机森林集成算法
【模型】一篇入门之-AdaBoost集成算法
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过拟合与预防过拟合
3.1.过拟合介绍
【概念】一篇入门之-什么是过拟合
【方法】一篇入门之-如何预防过拟合
3.2.预防过拟合的措施
【方法】一篇入门之-正则化与正则项
【方法】一篇入门之-K-Fold交叉验证与参数网格搜索
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优化与训练算法
4.1.优化算法
【算法】一篇入门之-坐标下降算法
【算法】一篇入门之-梯度下降算法
【算法】一篇入门之-动量梯度下降法
【算法】一篇入门之-自适应梯度下降法
【算法】一篇入门之-牛顿法
聚类与降维算法
5.1.聚类算法
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【算法】一篇入门之-DBSCAN聚类
5.2.降维算法
【算法】一篇入门之-SVD降维
【算法】一篇入门之-PCA主成份分析
【算法】一篇入门之-FA因子分析
【算法】一篇入门之-LDA线性判别
【算法】一篇入门之-Fisher-LDA线性判别分析
【算法】一篇入门之-PCA主成份分析
作者 : 老饼
发表日期 : 2023-12-31 06:25:21
更新日期 : 2025-04-14 05:50:26
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