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
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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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