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机器学习概述
什么是机器学习
机器学习是人工智能的子集,也是弱人工智能的一种实现方式。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律和模式,并利用规律对未知数据进行预测的算法。机器学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。
机器学习数据处理过程
机器学习模型开发过程
机器学习概念
机器学习
计算机在学习什么内容?
从哪里学习?
学习的目的是什么?
学习的方法是什么?
损失函数
最小二乘法
极大似然
梯度下降
二元分类、多元分类
导数、偏导、链式求导
实践项目
用线性回归实现预测
机器学习概念
学习方式
监督式学习
非监督式学习
半监督式学习
强化学习
机器学习算法分类
Clustering
Classification
Collaborative filtering
Frequent item set mining
机器学习算法
算法分类
算法名称
中文名称
Canopy Clustering
Canopy聚类
K-means Clustering
K
均值算法
Fuzzy K-means
模糊K均值
Expectation Maximization
EM聚类(期望最大化聚类)
聚类算法
Mean Shift Clustering
均值漂移聚类
(没有打标签)
Hierarchical Clustering
层次聚类
Dirichlet Process Clustering
狄里克雷过程聚类
Latent Dirichlet Allocation
LDA聚类
Spectral Clustering
谱聚类
机器学习算法
算法分类
算法名称
中文名称
Logistic Regression
逻辑回归
Bayesian
贝叶斯
SVM
支持向量机
分类算法
Perceptron
感知器算法
(打过标签)
Neural Network
神经网络
Random Forests
随机森林
Restricted Boltzmann Machines
有限波尔兹曼机
协同过滤算法
User and Item based recommenders
逻辑回归
Matrix factorization based recommenders
贝叶斯
频繁项集挖掘
Apriori(Frequent item set mining)
机器学习算法分类
Frequent item set mining
Singular Value Decomposition
High performance java collections
A vibrant community
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