机器学习学习计划

最新推荐文章于 2022-03-14 10:24:06 发布
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#机器学习

本文系统地介绍了机器学习领域的核心算法，包括回归算法中的最小二乘法，分类算法中的感知机、逻辑斯蒂回归和朴素贝叶斯等。此外还探讨了决策树的各种实现如ID3、C4.5及CART，以及集成方法如AdaBoost、GBDT、XGBoost和随机森林等。通过参考李航的《统计学习方法》并结合b站上的白板推导视频，为读者提供了一个深入浅出的学习路径。

参考

  1. 李航《统计学习方法》
  2. b站白板推导
  3. https://github.com/zhulei227/ML_Notes

学习计划

回归算法

最小二乘法

分类算法

感知机
线性判别分析
逻辑斯蒂回归
朴素贝叶斯
最大熵模型

树

id3
c4.5
cart

集成方法

adaboost
gbdt
xgb
rf

em

hmm

crf

机器学习--学习计划
MzKyle的博客
02-04 1137
基于「28原则」，聚焦机器学习20%的核心概念，覆盖80%的常见应用场景。通过此计划，你将在3周内掌握机器学习的核心工作流，并具备独立解决实际问题的能力。：掌握数据预处理、线性模型与分类任务的基础流程。：掌握树模型、模型调参与交叉验证，避免过拟合。，每周学习后通过5个递进项目巩固知识。：理解聚类、降维与神经网络基础。
机器学习-NASA计划.zip
04-12
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...
机器学习-学习入门计划
08-06
各位好！ 现研究院准备基于吴恩达机器学习课程内容做一次机器学习培训讲座，安排如下： 1、 课程总共分7次，每次两小时，8月份第二周开始，每周两次，周二周四晚上；附件是内容提纲 2、 要求参与者有高等数学基础
机器学习 - 学习计划
bianchengzhaodi的专栏
01-31 586
先声明大部分都参照（https://zhuanlan.zhihu.com/p/22543073） 数学知识的复习 线性代数:（矩阵、特征值、特征向量、秩） 微积分：（极限、导数、拉格朗日中值、泰勒级数展开、傅里叶变换） 概率论：（https://blog.youkuaiyun.com/chybin500/article/details/78470705）需要的概率论知识 统计学基础： 相关性分析（...
机器学习和深度学习计划
lb521200200的专栏
02-15 1234
从明天开始，利用晚上时间和早上路上时间，重新系统学习下机器学习和深度学习 1，分类 2，聚类 3，回归分析 4，随机森林 5，CNN 6，RNN 7，LSMT 8，综合学习
基于机器学习的MBTI人格预测系统项目
最新发布
05-08
通过分析个体的语言和行为模式，预测其MBTI人格特征，基于机器学习开发能够对个体人格进行预测的系统。对数据进行清洗，分析数据特征并进行处理，建立人格预测机器学习模型，调整参数优化性能，对模型进行评估；设计...
python机器学习案例
03-18
Python机器学习案例是一个涵盖多个实际应用的集合，旨在...通过深入学习这些知识点，你可以逐步建立自己的机器学习技能，并能运用Python解决实际问题，参与"资源达人分享计划"，分享你的经验和成果，为社区贡献价值。
人工智能和机器学习.pdf
09-24
当前的机器学习系统已经取得了许多成功，如自动地学习问题解决的启发法、发展达到某一目标的概括化计划等。 然而，机器学习仍然存在一些挑战，例如如何使机器学习系统具有人类般的学习能力、如何使机器学习系统能够...
机器学习入门计划
jgk123的博客
03-07 1150
机器学习入门学习计划 下图是网上推荐的机器学习入门学习大概的路径图：         在了解了一些内容之后，我也按照这个图做出学习计划，计划尽量详细，并列出一些时间期限，同时定期写一些总结，来记录自己的学习过程，同时也让自己可以对自己学过的内容进行温习。       如上图所示，机器学习需要一定的编程基础，数学基础，而后还要掌握机器学习中的一些经典的典型算法。而且这三个基础也是需要并
机器学习安排
果子
05-12 454
数据挖掘常用库： 科学计算：numpy（一周内学完），处理array结构 dataframe数据处理：pandas包，大部分继承numpy （2天内） 绘图：matplotlib（一周内，我先学了figure、axes、，axis容器，多子图，配置文件（特别是           &nbs...
机器学习计划
qq_37246345的博客
03-14 1480
以地震去噪及断层处理出发，学习机器学习的相关算法。 1、svm算法
机器学习计划以及简单介绍
weixin_44216612的博客
10-16 404
机器学习计划 要开始学机器学习啦~ 刚开始就从深度学习开始，先看基础，然后是动手深度学习； 用博客记录学习内容、进行总结和重难点分析； 刚开始的确会很难，因为很多算法和数学公式…懂得都懂； 所以长路漫漫、一步一步来就行； 不懂的地方就边查边学，前期不用赶进度； 打好基础，为了以后能更好的写论文，冲！ ...
机器学习算法学习计划
wzx9511的博客
12-11 3308
了解常用算法的基本思想和大概流程，懂得这些算法的理论过程，非常熟悉怎样使用它，知道算法的优缺点，知道在什么场合使用什么算法，掌握根据使用的情景进行调参的能力。
机器学习入门笔记（一）学习计划
锋子的博客
12-07 559
第一部分：绪论 授人以鱼不如授人以渔。本部分从意义和作用出发，给出相应的学习方法和与理论配套的编程练习。 第二部分：基本原理 深谙其理，才能灵活应变。本部分带大家了解什么是机器学习、机器如何自己学习，以及机器学习三要素：数据、模型、算法之间的关系。 模型是机器学习的核心，那么模型是怎么得到的呢？本部分也将讲解模型的获取（训练）和评价（验证/测试）过程，相应数据集合的划分以...
机器学习组队【计划及安排】
Datawhale
08-03 2239
组队的初衷 组队的初衷很简单，找到一群互相督促和共进，一起解决机器学习路上的问题和难点；同时希望探索更高效的学习方法，资源共享的队友。 当然最终的目的只有一个：系统地学习机器学习理论，而不只是一个调包侠。 定期清退三天打鱼者 考虑到不是每个人都能抽出时间坚持学习，其次也不是每个人都有基础学的下去，所以在群的前一周会显得比较严格和不通情达理，来筛选出能坚持学习且能学的下去的小伙伴，这也是...
机器学习（二） 学习规划及资料汇总
面壁者
07-18 2390
***************************************************************************************************************************************** 原文链接：http://ml.memect.com/article/machine-learning-guide.html
机器学习100天学习计划 — 第2天 线性回归
Python实用宝典网
12-28 502
一起学！机器学习100天学习计划 (第1天 数据预处理)今天是机器学习100天学习计划的第2天，我们将实现一个简单的线性回归模型。线性回归模型就是基于单一特征（X）来预测结果（Y），回归...
机器学习龙星计划课程详解
在机器学习的发展历程中，学术界和工业界都投入了大量资源进行研究与实践，其中，“龙星计划”作为一个具有重要影响力的学术项目，为机器学习领域的知识传播和人才培养做出了积极贡献。 “龙星计划”（Dragon Star ...
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