精通数据科学:从线性回归到深度学习 学习笔记

本文全面介绍了多种机器学习算法,包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等监督学习方法,以及K-means、谱聚类、主成分分析等无监督学习技术。此外,还涉及了神经网络的各种类型,如卷积神经网络、递归神经网络和长短期记忆网络。

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线性回归
逻辑回归
梯度下降法
支持向量机SVM
核函数
决策树
随机森林
朴素贝叶斯
隐马尔可夫模型
K-means
混合高斯
谱聚类
主成分分析PCA
奇异值分解
神经网络
卷积神经网络
递归神经网络
长短期记忆
对抗神经网络@TOC

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