Машинное обучение — различия между версиями
Evaleria (обсуждение | вклад) м (→Классификация и регрессия) |
Evaleria (обсуждение | вклад) м |
||
| Строка 42: | Строка 42: | ||
*[[Распознавание речи]] | *[[Распознавание речи]] | ||
*[[Обработка естественного языка]] | *[[Обработка естественного языка]] | ||
| + | *[[Векторное представление слов]] | ||
=Уменьшение размерности= | =Уменьшение размерности= | ||
| Строка 73: | Строка 74: | ||
*[[Обратное распространение ошибки]] | *[[Обратное распространение ошибки]] | ||
*[[Порождающие модели]] | *[[Порождающие модели]] | ||
| − | |||
*[[Ядра]] | *[[Ядра]] | ||
*[[XGBoost]] | *[[XGBoost]] | ||
*[[Известные наборы данных]] | *[[Известные наборы данных]] | ||
Версия 21:09, 5 марта 2019
Содержание
Общие понятия
- Общие понятия
- Модель алгоритма и ее выбор
- Переобучение
- Кросс-валидация
- Выброс
- Стохастический градиентный спуск
Классификация и регрессия
- Метрический классификатор и метод ближайших соседей
- Нейронные сети, перцептрон
- Дерево решений и случайный лес
- Логистическая регрессия
- Вариации регрессии
- Поиск ближайших соседей с помощью иерархического маленького мира
Кластеризация
Ансамбли
Глубокое обучение
- Глубокое обучение
- Настройка глубокой сети
- Batch-normalization
- Практики реализации нейронных сетей
- Рекуррентные нейронные сети
- Сегментация изображений
Сверточные сети
Порождающие модели
Обработка естественного языка
Уменьшение размерности
Обучение с подкреплением
Примеры кода
В разработке
- Мета-обучение
- Оценка качества в задачах классификации и регрессии
- Линейная регрессия
- Задача нахождения объектов на изображении
- Neural Style Transfer
- Долгая краткосрочная память
- Метод опорных векторов (SVM)
- Байесовская классификация
- EM-алгоритм
- Ранжирование
- Рекомендательные системы
- Настройка гиперпараметров
- Активное обучение
- Примеры кода на R
- Примеры кода на Java
- Регуляризация
- Обратное распространение ошибки
- Порождающие модели
- Ядра
- XGBoost
- Известные наборы данных
