Машинное обучение — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
м
м
 
(не показано 39 промежуточных версий 8 участников)
Строка 2: Строка 2:
  
 
=Общие понятия=
 
=Общие понятия=
 +
*[[Общие понятия]]
 
*[[Модель алгоритма и ее выбор]]
 
*[[Модель алгоритма и ее выбор]]
 
*[[Переобучение]]
 
*[[Переобучение]]
 
*[[Кросс-валидация]]
 
*[[Кросс-валидация]]
 
*[[Выброс]]
 
*[[Выброс]]
 +
*[[Ранжирование]]
 +
*[[Стохастический градиентный спуск]]
 +
*[[Известные наборы данных]]
 +
*[[Обучение с частичным привлечением учителя]]<tex>^\star</tex>
  
=Классификация=
+
=Классификация и регрессия=
 
*[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]]
 
*[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]]
*[[Нейронные сети, перцептрон]]
+
*[[Дерево решений и случайный лес]]
 
+
*[[Вариации регрессии]]
=Регрессия=
+
*[[Линейная регрессия]]
 +
*[[Логистическая регрессия]]
 +
*[[Метод опорных векторов (SVM)]]
 +
*[[Ядра]]
 +
*[[Байесовская классификация]]
 +
*[[Байесовские сети]]
 +
*[[Поиск ближайших соседей с помощью иерархического маленького мира]]<tex>^\star</tex>
  
 
=Кластеризация=
 
=Кластеризация=
Строка 17: Строка 28:
 
*[[Иерархическая кластеризация]]
 
*[[Иерархическая кластеризация]]
 
*[[Оценка качества в задаче кластеризации]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Оценка качества в задаче кластеризации]]<tex>^\star</tex>
 +
*[[Эволюционные алгоритмы кластеризации]]<tex>^\star</tex>
  
 
=Ансамбли=
 
=Ансамбли=
 +
*[[Виды ансамблей]]
 
*[[Бустинг, AdaBoost]]
 
*[[Бустинг, AdaBoost]]
*[[CatBoost]]
+
*[[XGBoost]]<tex>^\star</tex>
 +
*[[CatBoost]]<tex>^\star</tex>
  
=Глубокое обучение=
+
=Нейронные сети=
 +
*[[Нейронные сети, перцептрон]]
 +
*[[Обратное распространение ошибки]]
 +
*[[Практики реализации нейронных сетей]]
 +
 
 +
==Глубокое обучение==
 
*[[Глубокое обучение]]
 
*[[Глубокое обучение]]
 
*[[Настройка глубокой сети]]
 
*[[Настройка глубокой сети]]
 
*[[Batch-normalization]]
 
*[[Batch-normalization]]
*[[Практики реализации нейронных сетей]]
+
*[[Рекуррентные нейронные сети]]
 +
*[[Долгая краткосрочная память]]
 +
*[[Сегментация изображений]]
 +
 
 +
===Сверточные сети===
 
*[[Сверточные нейронные сети]]
 
*[[Сверточные нейронные сети]]
*[[Generative Adversarial Nets (GAN)]]<tex>^\star</tex>
+
*[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex>
 +
 
 +
===Порождающие модели===
 +
*[[Generative Adversarial Nets (GAN)]]
 +
*[[Автокодировщик]]
 +
*[[Вариационный автокодировщик]]<tex>^\star</tex>
 +
 
 +
===Обработка естественного языка===
 +
*[[Распознавание речи]]
 +
*[[Обработка естественного языка]]
 +
*[[Векторное представление слов]]
 +
*[[Классификация текстов и анализ тональности]]
 +
 
 +
=Уменьшение размерности=
 +
*[[Уменьшение размерности]]
  
 
=Обучение с подкреплением=
 
=Обучение с подкреплением=
*[[Обучение с подкреплением]]
+
*[[Обучение с подкреплением]]<tex>^\star</tex>
 +
*[[Методы policy gradient и алгоритм асинхронного актора-критика]]<tex>^\star</tex>
  
 
=Примеры кода=
 
=Примеры кода=
*[[Примеры кода на Scala]]
+
*[[Обзор библиотек для машинного обучения на Python]]
 +
*[[Примеры кода на Java]]
 +
*[[Примеры кода на Scala]]<tex>^\star</tex>
  
 
=В разработке=
 
=В разработке=
*[[Общие понятия]]
 
 
*[[Мета-обучение]]
 
*[[Мета-обучение]]
 
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]
 
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]
*[[Линейная регрессия]]
 
*[[Логистическая регрессия]]
 
*[[Стохастический градиентный спуск ]]
 
*[[Рекуррентные нейронные сети]]
 
 
*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>
*[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex>
 
*[[LSTM]]
 
*[[Метод опорных векторов (SVM)]]
 
*[[Дерево решений и случайный лес]]
 
*[[Байесовская классификация]]
 
 
*[[EM-алгоритм]]
 
*[[EM-алгоритм]]
*[[Ранжирование]]
 
 
*[[Рекомендательные системы]]
 
*[[Рекомендательные системы]]
 
*[[Настройка гиперпараметров]]
 
*[[Настройка гиперпараметров]]
*[[Уменьшение размерности]]
+
*[[Активное обучение]]<tex>^\star</tex>
*[[Активное обучение]]
+
*[[Примеры кода на R]]<tex>^\star</tex>
*[[Примеры кода на R]]
+
*[[Регуляризация]]
*[[Примеры кода на Java]]
+
*[[Порождающие модели]]
*[[Обзор библиотек для машинного обучения на Python]]
 

Текущая версия на 22:59, 18 апреля 2019


Общие понятия[править]

Классификация и регрессия[править]

Кластеризация[править]

Ансамбли[править]

Нейронные сети[править]

Глубокое обучение[править]

Сверточные сети[править]

Порождающие модели[править]

Обработка естественного языка[править]

Уменьшение размерности[править]

Обучение с подкреплением[править]

Примеры кода[править]

В разработке[править]