摘要:
统计机器学习大纲!!!
监督学习:线性回归;逻辑回归;感知机;K近邻;决策树;朴素贝叶斯;支持向量机;最大熵模型
集成学习:Boosting系列算法;Bagging系列算法;AdaBoost算法;XgBoost算法;随机森林
无监督学习:k-means均值算法;BIRCH聚类算法;DBSCAN密度聚类算法;谱聚类
降维算法:主成分分析(PCA);线性判别分析(LDA);奇异值分解(SVD);局部线性嵌入
推荐算法:Apriori关联算法;FPTree算法;PrefixSpan算法;协同过滤算法;矩阵分解推荐算法
特征工程:特征选择;特征表达;特征预处理
贝叶斯个性化推荐(BPR)算法、机器学习模型跨平台上限、异常点检测算法 阅读全文
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曾为培训讲师,由于涉及公司版权问题,现文章内容全部重写,地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新网站,更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你:https://www. 阅读全文
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