机器学习

机器学习

ML_Base

1. 方差与偏差
2. 机器学习术语
3. 模型优缺点及选型
4. 熵
5. 生成式和判别式
6. 正则化

基础知识

1. 集成学习
2. 超参数调优
3. 过拟合欠拟合
4. 模型评估
5. 随机数据生成
6. 特征工程
7. 梯度下降
8. 最小二乘法

监督学习

1. Adaboost
2. CatBoost
3. EM
4. GBDT
5. KNN
6. LightGBM
7. xgboost
8. 朴素贝叶斯
9. 感知机
10. 决策树
11. 逻辑回归
12. 随机森林
13. 线性回归
14. 支持向量机
15. 最大熵

无监督学习

1. Apriori
2. DBSCAN
3. FP_Tree
4. K-Means
5. LDA
6. PCA
7. 高斯混合模型
8. 谱聚类

API

0. API
1. datasets
2. model_selection
3. preprocessing
4. feature_extraction
5. feature_selection
6. decomposition
7. metrics
8. linear_model
9. discriminant_analysis
10. svm
11. ensemble
12. naive_bayes
13. neighbors
14. tree
15. ensemble
16. cluster
17. pipeline
18. semi_supervised
19. HMM
20. xgboost
21. manifold
22. 数据可视化

其它

1. 异常点检测
2. 神经网络