机器学习知识点总结

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目标

主要是为了列个机器学习相关的提纲,方便对已经学过的知识进行整理,相同的知识点,每次或者每个阶段都会有不同的想法,而我需要做的就是把自己的想法写下来,在这里进行汇总,方便以后复习等等。

机器学习知识提纲

数学基础

标题 是否原创
简单的数学基础
线性代数基础
概率论与数理统计
导数
主要成分分析和奇异值分解区别

机器学习基础知识

标题 类型 是否原创
朴素贝叶斯 贝叶斯
评估方法详解 基础
生成模型和判别模型 监督学习
决策树 /
Dropout 理解 /
正则化 /
XGBoost 理解 /
半监督学习 /
Conditional Adversarial Nets 对抗网络

深度学习相关

标题 是否原创
深度学习基础知识详解
神经网络简介
卷积神经网络
ResNet 详解

自然语言理解

标题 是否原创
seq2seq 模型
Dialogue Transformers 论文详解

图像相关

标题 是否原创
目标检测

机器学习实战

标题 是否原创
SVD 应用于推荐系统

机器学习相关优秀开源库

标题 备注 推荐指数
HanLP: Han Language Processing 自然语言处理 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁
rasa 一个优秀的开源机器人框架.
StanfordNLP A Python NLP Library for Many Human Languages

开源学习项目

标题 备注 推荐指数
动手学深度学习 面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书
ApacheCN 中文开源组织 可能是东半球最大的 AI 社区
深度学习笔记 很全面的机器学习目录

持续更新中.....

  • 机器学习

    机器学习(Machine Learning)是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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

    83 引用 • 37 回帖 • 1 关注
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zeekling 在 2021-01-03 21:21:25 更新了该帖

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