Машинное обучение — различия между версиями
(→В разработке) |
Oktai (обсуждение | вклад) (→В разработке) |
||
| Строка 8: | Строка 8: | ||
*[[Мета-обучение]] | *[[Мета-обучение]] | ||
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]] | *[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]] | ||
| − | *[[Оценка качества в задаче кластеризации | + | *[[Оценка качества в задаче кластеризации]]<tex>^\star</tex> |
*[[Переобучение]] | *[[Переобучение]] | ||
*[[Линейная регрессия]] | *[[Линейная регрессия]] | ||
| Строка 16: | Строка 16: | ||
*[[Сверточные нейронные сети]] | *[[Сверточные нейронные сети]] | ||
*[[Рекуррентные нейронные сети]] | *[[Рекуррентные нейронные сети]] | ||
| − | *[[Задача нахождения объектов на изображении | + | *[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex> |
| − | *[[Neural Style Transfer | + | *[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex> |
*[[LSTM]] | *[[LSTM]] | ||
| − | *[[Generative Adversarial Nets (GAN) | + | *[[Generative Adversarial Nets (GAN)]]<tex>^\star</tex> |
*[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]] | *[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]] | ||
*[[Метод опорных векторов (SVM)]] | *[[Метод опорных векторов (SVM)]] | ||
| Строка 32: | Строка 32: | ||
*[[Уменьшение размерности]] | *[[Уменьшение размерности]] | ||
*[[Обучение с подкреплением]] | *[[Обучение с подкреплением]] | ||
| − | *[[Обучение с подкреплением | + | *[[Обучение с подкреплением]]<tex>^\star</tex> |
*[[Активное обучение]] | *[[Активное обучение]] | ||
*[[Примеры кода на R]] | *[[Примеры кода на R]] | ||
Версия 22:17, 13 ноября 2018
Одобренные
В разработке
- Общие понятия
- Модель алгоритма и ее выбор
- Мета-обучение
- Оценка качества в задачах классификации и регрессии
- Оценка качества в задаче кластеризации
- Переобучение
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Стохастический градиентный спуск
- Нейронные сети, перцептрон
- Сверточные нейронные сети
- Рекуррентные нейронные сети
- Задача нахождения объектов на изображении
- Neural Style Transfer
- LSTM
- Generative Adversarial Nets (GAN)
- Метрический классификатор и метод ближайших соседей
- Метод опорных векторов (SVM)
- Дерево решений и случайный лес
- Байесовская классификация
- Кластеризация
- 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
- CatBoost
