Машинное обучение — различия между версиями
Evaleria (обсуждение | вклад) |
Evaleria (обсуждение | вклад) м |
||
Строка 12: | Строка 12: | ||
*[[Нейронные сети, перцептрон]] | *[[Нейронные сети, перцептрон]] | ||
*[[Дерево решений и случайный лес]] | *[[Дерево решений и случайный лес]] | ||
+ | *[[Логистическая регрессия]] | ||
=Кластеризация= | =Кластеризация= | ||
Строка 50: | Строка 51: | ||
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]] | *[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]] | ||
*[[Линейная регрессия]] | *[[Линейная регрессия]] | ||
− | |||
*[[Стохастический градиентный спуск ]] | *[[Стохастический градиентный спуск ]] | ||
*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex> | *[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex> |
Версия 19:49, 25 января 2019
Содержание
Общие понятия
Классификация и регрессия
- Метрический классификатор и метод ближайших соседей
- Нейронные сети, перцептрон
- Дерево решений и случайный лес
- Логистическая регрессия
Кластеризация
Ансамбли
Глубокое обучение
- Глубокое обучение
- Настройка глубокой сети
- Batch-normalization
- Практики реализации нейронных сетей
- Рекуррентные нейронные сети
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
- Стохастический градиентный спуск
- 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