一图了解整个机器学习的核心知识体系(建议收藏)

2018 年 8 月 29 日 七月在线实验室

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嗨,七友们,今天小七和大家分享下机器学习方面知识喔。我们机器学习第九期学员海阔天空对【机器学习第九期】课程做了一系列思维导图笔记,真的是干货满满,受益很多喔。


首先是总图,索引本课程的全部内容,相当于一图了解整个机器学习的核心知识体系,学机器学习,结合图跟着课程学,就行了。

一起来看看吧,真的是超赞的✌



ps:这张图片太大,如果手机上看不清,

建议PC上打开此链接:https://www.julyedu.com/course/getDetail/110,然后鼠标右键点击:在新标签页中打开查看原图即可




接下来是分图,共汇总了11个,分别如下:


第5课 特征工程

第6课 算法组合与多模型优化

第7课 sklearn与机器学习实战

第8课 高级工具xgboost/lightGBM与建模实战

第9课 电商推荐系统做的课程概要

第10课 聚类

第12课 贝叶斯网络

第13课 隐马尔科夫模型HMM

第14课 主题模型LDA

第15课 深度学习初步

第16课 CNN与CV”做的课程笔记/思维导图



🔻


第5课 特征工程





第6课 

算法组合与多模型优化





第7课 

sklearn与机器学习实战





第8课 

高级工具xgboost/lightGBM与建模实战





第9课 

电商推荐系统做的课程概要





第10课 聚类





第12课 贝叶斯网络






第13课 

隐马尔科夫模型HMM





第14课 主题模型LDA





第15课 深度学习初步





第16课 

CNN与CV”做的课程笔记/思维导图



以上的思维导图笔记,就是我们机器学习第九期课程的笔记,看完是不是觉得干货满满,收货很多,那就要感谢我们的海阔天空同学喽,真的是太帅了,整理的好详细的哇~

课程链接和笔记地址:https://www.julyedu.com/course/getDetail/110



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“机器学习是近20多年兴起的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。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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