机器学习入门
2015-08-10 12:32:22 0 举报AI智能生成
0810
作者其他创作
大纲/内容
概述
是什么（定义）
发展历程
研究内容
一般过程（举例）
监督学习
无监督学习
增强学习
能干什么（应用）
面临的难题（缺少）
问题提出
鸢尾花分类任务介绍
处理过程
数据预处理
数据清洗
数据完整性
数据合法性
数据唯一性
数据权威性
数据一致性
数据采样
训练集和测试集拆分
特征工程
特征编码
one-hot
语义编码
特征选择
过滤法
包裹法
嵌入法
特征降维
PCA
LDA
规范化
归一化
区间缩放
标准化
数据建模
算法模型分类
一张总览图
回归
线性回归
逻辑回归
回归分析
分类
决策树
贝叶斯
SVM
集成学习
聚类
K-means
高斯混合
密度聚类和谱聚类
其他
CRF
主题模型LDA
神经网络、深度学习提一下，具体会在其他课程中进行讲解
开源的机器学习算法框架
结果评价
周志华
机器学习的难题和挑战
课程实践
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