Машинное обучение — различия между версиями
Evaleria (обсуждение | вклад) |
Evaleria (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 5: | Строка 5: | ||
=Классификация= | =Классификация= | ||
| + | *[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]] | ||
=Регрессия= | =Регрессия= | ||
| Строка 11: | Строка 12: | ||
*[[Кластеризация]] | *[[Кластеризация]] | ||
*[[Иерархическая кластеризация]] | *[[Иерархическая кластеризация]] | ||
| + | |||
| + | =Ансамбли= | ||
| + | *[[CatBoost]] | ||
=Глубокое обучение= | =Глубокое обучение= | ||
| Строка 36: | Строка 40: | ||
*[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex> | *[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex> | ||
*[[LSTM]] | *[[LSTM]] | ||
| − | |||
*[[Метод опорных векторов (SVM)]] | *[[Метод опорных векторов (SVM)]] | ||
*[[Дерево решений и случайный лес]] | *[[Дерево решений и случайный лес]] | ||
| Строка 53: | Строка 56: | ||
*[[Обзор библиотек для машинного обучения на Python]] | *[[Обзор библиотек для машинного обучения на Python]] | ||
*[[Выброс]] | *[[Выброс]] | ||
| − | |||
Версия 18:23, 11 января 2019
Содержание
Общие понятия
Классификация
Регрессия
Кластеризация
Ансамбли
Глубокое обучение
- Глубокое обучение
- Настройка глубокой сети
- Batch-normalization
- Практики реализации нейронных сетей
- Сверточные нейронные сети
- Generative Adversarial Nets (GAN)
Примеры кода
В разработке
- Общие понятия
- Модель алгоритма и ее выбор
- Мета-обучение
- Оценка качества в задачах классификации и регрессии
- Оценка качества в задаче кластеризации
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Стохастический градиентный спуск
- Нейронные сети, перцептрон
- Рекуррентные нейронные сети
- Задача нахождения объектов на изображении
- Neural Style Transfer
- LSTM
- Метод опорных векторов (SVM)
- Дерево решений и случайный лес
- Байесовская классификация
- 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
