Машинное обучение — различия между версиями
Evaleria (обсуждение | вклад) м (→Обработка естественного языка) |
Evaleria (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 2: | Строка 2: | ||
=Общие понятия= | =Общие понятия= | ||
| + | *[[Общие понятия]] | ||
*[[Модель алгоритма и ее выбор]] | *[[Модель алгоритма и ее выбор]] | ||
*[[Переобучение]] | *[[Переобучение]] | ||
| Строка 40: | Строка 41: | ||
=Примеры кода= | =Примеры кода= | ||
| + | *[[Обзор библиотек для машинного обучения на Python]] | ||
*[[Примеры кода на Scala]] | *[[Примеры кода на Scala]] | ||
=В разработке= | =В разработке= | ||
| − | |||
*[[Мета-обучение]] | *[[Мета-обучение]] | ||
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]] | *[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]] | ||
| Строка 62: | Строка 63: | ||
*[[Примеры кода на R]] | *[[Примеры кода на R]] | ||
*[[Примеры кода на Java]] | *[[Примеры кода на Java]] | ||
| − | |||
Версия 22:21, 22 января 2019
Содержание
Общие понятия
Классификация и регрессия
- Метрический классификатор и метод ближайших соседей
- Нейронные сети, перцептрон
- Дерево решений и случайный лес
Кластеризация
Ансамбли
Глубокое обучение
Сверточные сети
Обработка естественного языка
Уменьшение размерности
Обучение с подкреплением
Примеры кода
В разработке
- Мета-обучение
- Оценка качества в задачах классификации и регрессии
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Стохастический градиентный спуск
- Рекуррентные нейронные сети
- Задача нахождения объектов на изображении
- Neural Style Transfer
- LSTM
- Метод опорных векторов (SVM)
- Байесовская классификация
- EM-алгоритм
- Ранжирование
- Рекомендательные системы
- Настройка гиперпараметров
- Активное обучение
- Примеры кода на R
- Примеры кода на Java
