Машинное обучение — различия между версиями
Tklochkov (обсуждение | вклад) |
Glosus (обсуждение | вклад) (→В разработке) |
||
Строка 87: | Строка 87: | ||
*[[Ядра]] | *[[Ядра]] | ||
*[[Мета-обучение]] | *[[Мета-обучение]] | ||
+ | *[[Графовые нейронные сети]] | ||
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]] | *[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]] | ||
*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex> | *[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex> |
Версия 21:20, 17 марта 2020
Содержание
Общие понятия
- Общие понятия
- Переобучение
- Кросс-валидация
- Стохастический градиентный спуск
- Регуляризация
- Ранжирование
- Обучение с частичным привлечением учителя
- Жизненный цикл модели машинного обучения
Классификация и регрессия
- Метрический классификатор и метод ближайших соседей
- Дерево решений и случайный лес
- Вариации регрессии
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Метод опорных векторов (SVM)
- Байесовская классификация
- Байесовские сети
- Поиск ближайших соседей с помощью иерархического маленького мира
Кластеризация
- Кластеризация
- Иерархическая кластеризация
- Оценка качества в задаче кластеризации
- Эволюционные алгоритмы кластеризации
Ансамбли
Нейронные сети
Глубокое обучение
- Глубокое обучение
- Настройка глубокой сети
- Batch-normalization
- Рекуррентные нейронные сети
- Долгая краткосрочная память
- Сегментация изображений
Сверточные сети
Порождающие модели
Обработка естественного языка
- Распознавание речи
- Обработка естественного языка
- Векторное представление слов
- Классификация текстов и анализ тональности