机器学习简明指南,不可错过!
A Machine Learning Primer
亚马逊研究科学家Mihail Eric关于机器学习实践重要经验。包括监督学习、机器学习实践、无监督学习以及深度学习。具体为:
监督学习
线性回归
逻辑回归
朴素贝叶斯
支持向量机
决策树
K-近邻
机器学习实践
偏差-方差权衡
如何选择模型
如何选择特征
正则化你的模型
模型集成
评价指标
无监督学习
市场篮子分析
K均值聚类
主成分分析
深度学习
前向神经网络
神经网络实践
卷积神经网络
循环神经网络
线性回归
逻辑回归
朴素贝叶斯
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