Машинное обучение — различия между версиями
Ventosa (обсуждение | вклад) м (→В разработке) |
Evaleria (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
[[Категория: Машинное обучение]] | [[Категория: Машинное обучение]] | ||
| − | = | + | =Общие понятия= |
| + | *[[Переобучение]] | ||
| + | |||
| + | =Классификация= | ||
| + | |||
| + | =Регрессия= | ||
| + | |||
| + | =Кластеризация= | ||
| + | *[[Кластеризация]] | ||
| + | *[[Иерархическая кластеризация]] | ||
| + | |||
| + | =Глубокое обучение= | ||
| + | *[[Глубокое обучение]] | ||
| + | *[[Настройка глубокой сети]] | ||
| + | *[[Batch-normalization]] | ||
| + | *[[Практики реализации нейронных сетей]] | ||
| + | *[[Сверточные нейронные сети]] | ||
| + | *[[Generative Adversarial Nets (GAN)]]<tex>^\star</tex> | ||
| + | |||
| + | =Примеры кода= | ||
=В разработке= | =В разработке= | ||
| Строка 9: | Строка 28: | ||
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]] | *[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]] | ||
*[[Оценка качества в задаче кластеризации]]<tex>^\star</tex> | *[[Оценка качества в задаче кластеризации]]<tex>^\star</tex> | ||
| − | |||
*[[Линейная регрессия]] | *[[Линейная регрессия]] | ||
*[[Логистическая регрессия]] | *[[Логистическая регрессия]] | ||
*[[Стохастический градиентный спуск ]] | *[[Стохастический градиентный спуск ]] | ||
*[[Нейронные сети, перцептрон]] | *[[Нейронные сети, перцептрон]] | ||
| − | |||
*[[Рекуррентные нейронные сети]] | *[[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> | *[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex> | ||
*[[LSTM]] | *[[LSTM]] | ||
| − | |||
*[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]] | *[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]] | ||
*[[Метод опорных векторов (SVM)]] | *[[Метод опорных векторов (SVM)]] | ||
*[[Дерево решений и случайный лес]] | *[[Дерево решений и случайный лес]] | ||
*[[Байесовская классификация]] | *[[Байесовская классификация]] | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
*[[EM-алгоритм]] | *[[EM-алгоритм]] | ||
*[[Бустинг, AdaBoost]] | *[[Бустинг, AdaBoost]] | ||
| Строка 41: | Строка 54: | ||
*[[Выброс]] | *[[Выброс]] | ||
*[[CatBoost]] | *[[CatBoost]] | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
Версия 18:20, 11 января 2019
Содержание
Общие понятия
Классификация
Регрессия
Кластеризация
Глубокое обучение
- Глубокое обучение
- Настройка глубокой сети
- Batch-normalization
- Практики реализации нейронных сетей
- Сверточные нейронные сети
- Generative Adversarial Nets (GAN)
Примеры кода
В разработке
- Общие понятия
- Модель алгоритма и ее выбор
- Мета-обучение
- Оценка качества в задачах классификации и регрессии
- Оценка качества в задаче кластеризации
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Стохастический градиентный спуск
- Нейронные сети, перцептрон
- Рекуррентные нейронные сети
- Задача нахождения объектов на изображении
- Neural Style Transfer
- LSTM
- Метрический классификатор и метод ближайших соседей
- Метод опорных векторов (SVM)
- Дерево решений и случайный лес
- Байесовская классификация
- 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
- Выброс
- CatBoost
