Машинное обучение — различия между версиями
Evaleria (обсуждение | вклад) м |
Evaleria (обсуждение | вклад) м (→В разработке) |
||
| Строка 54: | Строка 54: | ||
*[[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]] | + | *[[Долгая краткосрочная память (LSTM)]] |
*[[Метод опорных векторов (SVM)]] | *[[Метод опорных векторов (SVM)]] | ||
*[[Байесовская классификация]] | *[[Байесовская классификация]] | ||
| Строка 64: | Строка 64: | ||
*[[Примеры кода на R]] | *[[Примеры кода на R]] | ||
*[[Примеры кода на Java]] | *[[Примеры кода на Java]] | ||
| + | *[[Регуляризация]] | ||
| + | *[[Обратное распространение ошибки]] | ||
| + | *[[Порождающие модели]] | ||
| + | *[[Векторное представление слов]] | ||
| + | *[[Ядра]] | ||
| + | *[[Виды ансамблей]] | ||
| + | *[[Сегментация изображений]] | ||
| + | *[[XGBoost]] | ||
| + | *[[Известные наборы данныхa]] | ||
Версия 19:56, 25 января 2019
Содержание
Общие понятия
Классификация и регрессия
- Метрический классификатор и метод ближайших соседей
- Нейронные сети, перцептрон
- Дерево решений и случайный лес
- Логистическая регрессия
Кластеризация
Ансамбли
Глубокое обучение
- Глубокое обучение
- Настройка глубокой сети
- Batch-normalization
- Практики реализации нейронных сетей
- Рекуррентные нейронные сети
Сверточные сети
Обработка естественного языка
Уменьшение размерности
Обучение с подкреплением
Примеры кода
В разработке
- Мета-обучение
- Оценка качества в задачах классификации и регрессии
- Линейная регрессия
- Стохастический градиентный спуск
- Задача нахождения объектов на изображении
- Neural Style Transfer
- Долгая краткосрочная память (LSTM)
- 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
- Векторное представление слов
- Ядра
- Виды ансамблей
- Сегментация изображений
- XGBoost
- Известные наборы данныхa
