Машинное обучение — различия между версиями
(→В разработке) |
(→В разработке) |
||
| Строка 19: | Строка 19: | ||
*[[Neural Style Transfer*]] | *[[Neural Style Transfer*]] | ||
*[[LSTM]] | *[[LSTM]] | ||
| − | *[[Generative Adversarial Nets (GAN) | + | *[[Generative Adversarial Nets (GAN)*]] |
*[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]] | *[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]] | ||
*[[Метод опорных векторов (SVM)]] | *[[Метод опорных векторов (SVM)]] | ||
Версия 22:13, 13 ноября 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
- CatBoost
