机器学习-新（目录） 2019 年 10 月 16 日 笔记 01部分 机器学习基础 01-01 机器学习 02部分 监督学习 02-01 感知机 02-02 感知机原始形式(鸢尾花分类) 02-03 感知机对偶形式(鸢尾花分类) 02-04 线性回归 02-05 scikit-learn库之线性回归 02-06 普通线性回归(波斯顿屋价预测)+特征选择 02-07 多元线性回归(波士顿屋价预测) 02-08 多项式回归(波士顿屋价预测) 02-09 对数线性回归(波士顿屋价预测) 02-10 正则化线性回归(波士顿屋价预测) 02-11 RANSAC算法线性回归(波斯顿屋价预测) 02-12 Logistic(逻辑)回归 02-13 Softmax回归 02-14 scikit-learn库之逻辑回归 02-15 Logistic回归(鸢尾花分类) 02-16 k近邻算法 02-17 kd树 02-18 scikit-learn库之k近邻算法 02-19 k近邻算法(鸢尾花分类) 02-20 kd树(鸢尾花分类) 02-21 决策树ID3算法 02-22 决策树C4.5算法 02-23 决策树CART算法 02-24 决策树总结 02-25 scikit-learn库之决策树 02-26 决策树(鸢尾花分类) 02-27 朴素贝叶斯 02-28 scikit-learn库之线朴素贝叶斯 02-29 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 02-30 线性可分支持向量机 02-31 线性支持向量机 02-32 线性支持向量9-机(鸢尾花分类) 02-33 非线性支持向量机 02-34 非线性支持向量机(鸢尾花分类)+自定义数据分类 02-35 scikit-learn库之支持向量机 02-36 支持向量回归 02-37 支持向量机总结 03部分 无监督学习 03-01 K-Means聚类算法 04部分 集成学习 04-01 集成学习基础 04-02 AdaBoost算法 04-03 scikit-learn库之AdaBoost算法 04-04 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类) 04-05 提升树 04-06 梯度提升树 04-07 scikit-learn库之梯度提升树 04-08 梯度提升算法代码(鸢尾花分类) 04-09 XgBoost算法 04-10 Bagging和随机森林 04-11 随机森林代码(葡萄酒质量检测) 04-12 scikit-learn库之随机森林 05部分 特征工程 05-01 特征预处理 05-02 特征选择 05-03 主成分分析(PCA) 05-04 scikit-learn库之主成分分析 05-05 主成分分析代码(手写数字识别) 05-06 模型选择 06部分 深度学习 06-01 DeepLearning-图像识别 07部分 推荐系统 07-01 推荐系统常用度量指标 07-02 基于协同过滤的推荐算法 08部分 sklearn实战 08-00 课程习得 08-01 通过线性回归了解算法流程 08-02 机器学习算法原理 08-03 细分构建机器学习应用程序的流程-流程简介 08-04 细分构建机器学习应用程序的流程-数据收集 08-05 细分构建机器学习应用程序的流程-数据预处理 08-06 细分构建机器学习应用程序的流程-训练模型 08-07 细分构建机器学习应用程序的流程-测试模型 08-08 细分构建机器学习应用程序的流程-模型优化 09部分 tensorflow实战 09-01 Tensorflow1基本使用 附录A：优化算法 A-01 最小二乘法 A-02 梯度下降法 A-03 牛顿法和拟牛顿法 A-04 坐标轴下降法 A-05 前向选择法和前向梯度法 A-06 最小角回归法 A-07 前向分步算法 A-08 拉格朗日对偶性 附录B：数学 B-微积分-Sigmoid函数 B-微积分-sign(符号)函数 B-概率论-常见的概率分布模型 B-概率论-条件概率 B-概率论-极大似然估计 B-概率论-熵和信息增益 B-概率论-贝叶斯决策 B-线性代数-矩阵转置 B-线性代数-范数 B-线性代数-距离公式汇总 B-经济学-基尼指数 附录C：项目 C-01 手写数字识别 C-02 推荐系统 推荐阅读 机器学习-新（目录） 推荐书单（网课）-人生/编程/Python/机器学习 Python从入门到放弃（目录） 十天快速入门Python（目录） 数据结构与算法-Python/C（目录） Go从入门到放弃（目录） 统计机器学习（目录） TensorFlow2教程（目录） 机器学习（目录） Python能干啥（目录） 考研每日总结 大数据分析和人工智能科普 人工智能（机器学习）学习之路推荐 分享此文：分享到 Twitter(在新视窗中开启)按一下以分享至 Facebook(在新视窗中开启)按一下以分享到 Telegram(在新视窗中开启)分享到 Pinterest(在新视窗中开启)更多点这里列印(在新视窗中开启)分享到 LinkedIn(在新视窗中开启)分享到 Reddit(在新视窗中开启)分享到 Tumblr(在新视窗中开启)分享到 Pocket(在新视窗中开启)分享到 WhatsApp(在新视窗中开启)按一下即可分享至 Skype(在新视窗中开启) Related Posts 2019 年 10 月 10 日 【OCP最新题库解析(052)–题30】 Where is an expdp operation tracked? Q 题目 Where is an expdp operation tracked? A. dump files B. c … .. 2020 年 3 月 17 日 Java基础：四、控制执行流程
