Машинное обучение — различия между версиями
Fest (обсуждение | вклад) м (→В разработке) |
Rugpanov (обсуждение | вклад) (Добавить раздел Глубокое обучение) |
||
| Строка 38: | Строка 38: | ||
*[[Обзор библиотек для машинного обучения на Python]] | *[[Обзор библиотек для машинного обучения на Python]] | ||
*[[Выброс]] | *[[Выброс]] | ||
| − | * [[CatBoost]] | + | *[[CatBoost]] |
| + | *[[Глубокое обучение]] | ||
Версия 19:11, 4 декабря 2018
Одобренные
В разработке
- Общие понятия
- Модель алгоритма и ее выбор
- Мета-обучение
- Оценка качества в задачах классификации и регрессии
- Оценка качества в задаче кластеризации
- Переобучение
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Стохастический градиентный спуск
- Нейронные сети, перцептрон
- Сверточные нейронные сети
- Рекуррентные нейронные сети
- Задача нахождения объектов на изображении
- Neural Style Transfer
- LSTM
- Generative Adversarial Nets (GAN)
- Метрический классификатор и метод ближайших соседей
- Метод опорных векторов (SVM)
- Дерево решений и случайный лес
- Байесовская классификация
- Кластеризация
- EM-алгоритм
- Бустинг, AdaBoost
- Ранжирование
- Рекомендательные системы
- Настройка гиперпараметров
- Уменьшение размерности
- Обучение с подкреплением
- Обучение с подкреплением
- Активное обучение
- Примеры кода на R
- Примеры кода на Java
- Обзор библиотек для машинного обучения на Python
- Выброс
- CatBoost
- Глубокое обучение
