机器学习：目录

原创 已于 2023-01-01 16:57:07 修改 · 置顶 · 442 阅读 · 1 ·
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#python

于 2021-06-10 23:14:15 首次发布
本文涵盖机器学习中关键算法的介绍，包括感知机及其对偶形式、支持向量机的不同类型（线性可分、软间隔及非线性）、SMO算法用于优化支持向量机训练过程、PCA作为降维技术的应用以及激活函数在神经网络中的作用。
机器学习目录
不曾走远的博客
04-22 3375
在未来几个月时间里，将会逐步针对先前整理的博客文章进行分类归纳，并建立成为学习专栏区。内容将会重点从理论算法，推导过程，应用阶段，项目实战几个维度进行整理。内容会慢慢更新。 如下为整理的机器学习的查阅目录
机器学习100天：目录
红色石头的专栏
12-16 1058
《机器学习100天》！理论+python！实战真正的从零开始机器学习，循序渐进，适合初学者快速入门和进阶！
机器学习 | 目录（持续更新）
侠的博客
08-17 2346
侠的机器学习笔记 使用博客来记录自己的机器学习过程，笔记是通过网络、书籍以及自我总结而成的。 本笔记分为三部分： 机器学习基础 监督学习算法 非监督学习算法 所有已完成的笔记都会发布到 优快云 Blog 上，感兴趣的小伙伴可以关注一下，我将会坚持更新机器学习以及深度学习的笔记。所有的笔记都是由 Jupyter Notebook 写成的，Notebook 可以在这个 Github 库内找到。 ...
机器学习目录结构
y小川的专栏
04-02 793
前言：监督式学习 第一部分 线性回归 最小均方差算法(LMS algorithm) 正规方程组 2.1. 矩阵导数 2.2. 最小方差回顾 用概率论原理阐述最小均方差 局部权重线性回归 第二部分 分类和逻辑回归 逻辑回归 引申：感知机学习模型 最大化对数似然函数——牛顿方法 第三部分 广义线性模型 指数族函数 构造广义线性模型(GLM) 2.1. 普通均方差 2.2. 逻辑回归 2
机器学习知识点全面总结
热门推荐
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
机器学习：基于KNN对葡萄酒质量进行分类
阿极的博客
03-23 7640
KNN对葡萄酒质量进行分类。该数据集采集于葡萄牙北部“Vinho Verde”葡萄酒，由于隐私和物流问题，只有理化变量特征是可以进行使用的(例如，数据集中没有关于葡萄品种、葡萄酒品牌、葡萄酒销售价格等的数据)。本篇notebook使用了红葡萄酒质量的数据集，并用KNN进行分类模型的训练。
机器学习：基于逻辑回归对超市销售活动预测分析
阿极的博客
03-20 4265
使用逻辑回归对超市销售活动预测分析：导入数据、数据探索、处理非数值型变量、构造逻辑回归模型。
机器学习：朴素贝叶斯模型算法原理（含实战案例）
阿极的博客
03-13 7264
朴素贝叶斯模型是一种非常经典的机器学习模型，它主要基于贝叶斯公式，在应用过程中会把数据集中的特征看成是相互独立的，而不需考虑特征间的关联关系，因此运算速度较快。相比于其他经典的机器学习模型，朴素贝叶斯模型的泛化能力稍弱，不过当样本及特征的数量增加时，其预测效果也是不错的。
机器学习&深度学习目录
qq_40206371的博客
06-21 1018
博弈论笔记：重复博弈_刘文巾的博客-优快云博客_博弈论
机器学习-目录
zyz博客
10-30 361
最后由于本人只是一个水平极低的底层程序员和一名刚刚上岸的研究新生，所以本博文很有可能因为本人水平有限导致博客水平质量低，本博客只能作为一个学习参考的博文，更多的实践和理解需要大家通过动手，然后自己去慢慢的体会。从2022-10-30开始，我将会开始学习机器学习的相关内容，对于机器学习中的内容，我将会写出更多篇的博客文章。而这篇博文将会作为机器学习的学习目录。读者可以通过这个博文一目了然的了解我的机器学习的过程。对于本次学习过程中所借鉴的一切网上的其他大佬的博文都会在每个章节的参考文献中进行标注。
【机器学习】机器学习目录
小小小草儿的博客哟
08-19 1357
第一篇 机器学习基础篇第一章 线性模型1 普通线性回归2 广义线性模型3 逻辑回归4 线性判定分析第二章 决策树1 决策树基本原理与构建2 CART算法3 回归决策树4 分类决策树第三章 贝叶斯分类器1 贝叶斯定理与朴素贝叶斯2 高斯贝叶斯分类器3 多项式贝叶斯分类器4 伯努利贝叶斯分类器5 递增式学习第四章 K近邻法1 KNN算法2 KD树第五章 数据降维1 维度灾难与降维2 主成分分析（PCA）
机器学习-笔记目录
我
10-22 1187
先给出我用的资料 吴恩达的网课 《机器学习》 及配套的pdf。 周志华的西瓜书 《机器学习》 李航的 《统计学习方法》 斋藤康毅的 《深度学习入门》 学到哪里跟到哪里。 还是老规矩会把所有代码贴上来。 目前的情况有点混乱。 待定。。这周会系统整理出来 . . . . .. . . . . 进度条 吴恩达 视频学习——19/151 , pdf——0 西瓜——0 统计学习——0 深度—...
机器学习---一个完整的机器学习目录
dili8870的博客
05-28 1256
一.问题建模 1.评价指标 1.1分类指标 二分类 精确率 P=TP/(TP+FP) 召回率 R=TP/(TP+FN) F1值 2PR/(P+R) P-R曲线 横轴是召回率0-1,纵轴为对应的召回率下的精确率 ROC曲线 横轴为假正率FPF=FP/(FP+TN),纵轴为真正率TPR=TP/(TP+FN) AUC 直接计算ROC曲线下的面积 Wilcoxon-Ma...
机器学习目录整理
xiao_lxl的专栏
09-19 594
文章目录数据集处理特征机器学习算法评估 机器学习主要包含以下内容： 将之前做的机器学习笔记目录整理如下： 数据集处理 机器学习——共享单车数据集单项分析 机器学习——共享单车数据集预测 机器学习(7)——安然数据集分析 特征 机器学习——特征工程 机器学习（2）——特征选择与分类器设计 机器学习算法 机器学习（1）——贝叶斯网络分类算法 机器学习（3）——Andrew Ng.机器学习（一） ：贝叶...
机器学习系列——目录
我的博客
03-12 240
监督学习 广义线性模型 普通最小二乘法 岭回归 Lasso回归 多任务Lasso 弹性网络 多任务弹性网络 最小角回归 坐标下降法 正交匹配追踪法 贝叶斯回归 贝叶斯岭回归 主动相关决策理论 逻辑回归 随机梯度下降 感知器 被动攻击算法 稳健回归 多项式回归 线性和二次判别分析 线性判别分析 二次判别分析 内核岭回归 支持向量机 随机梯度下降 最近邻 高斯过程 交叉分解 朴素...
机器学习入门全目录
叫我二当家的专栏
08-15 696
pycharm中使用anaconda部署python环境 机器学习：入门方法与学习路径 (附资料) scikit-learn用户指南 机器学习基本数学知识 10 种机器学习算法的要点（附 Python 和 R 代码） Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文) .机器学习中Bagging和Boosting的区别 ...
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