Машинное обучение — различия между версиями
Evaleria (обсуждение | вклад) (→В разработке) |
Evaleria (обсуждение | вклад) м |
||
| Строка 2: | Строка 2: | ||
=Общие понятия= | =Общие понятия= | ||
| + | *[[Модель алгоритма и ее выбор]] | ||
*[[Переобучение]] | *[[Переобучение]] | ||
=Классификация= | =Классификация= | ||
*[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]] | *[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]] | ||
| + | *[[Нейронные сети, перцептрон]] | ||
=Регрессия= | =Регрессия= | ||
| Строка 14: | Строка 16: | ||
=Ансамбли= | =Ансамбли= | ||
| + | *[[Бустинг, AdaBoost]] | ||
*[[CatBoost]] | *[[CatBoost]] | ||
| Строка 29: | Строка 32: | ||
=В разработке= | =В разработке= | ||
*[[Общие понятия]] | *[[Общие понятия]] | ||
| − | |||
*[[Кросс-валидация]] | *[[Кросс-валидация]] | ||
*[[Мета-обучение]] | *[[Мета-обучение]] | ||
| Строка 37: | Строка 39: | ||
*[[Логистическая регрессия]] | *[[Логистическая регрессия]] | ||
*[[Стохастический градиентный спуск ]] | *[[Стохастический градиентный спуск ]] | ||
| − | |||
*[[Рекуррентные нейронные сети]] | *[[Рекуррентные нейронные сети]] | ||
*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex> | *[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex> | ||
| Строка 46: | Строка 47: | ||
*[[Байесовская классификация]] | *[[Байесовская классификация]] | ||
*[[EM-алгоритм]] | *[[EM-алгоритм]] | ||
| − | |||
*[[Ранжирование]] | *[[Ранжирование]] | ||
*[[Рекомендательные системы]] | *[[Рекомендательные системы]] | ||
Версия 00:30, 19 января 2019
Содержание
Общие понятия
Классификация
Регрессия
Кластеризация
Ансамбли
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
- Кросс-валидация
- Мета-обучение
- Оценка качества в задачах классификации и регрессии
- Оценка качества в задаче кластеризации
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Стохастический градиентный спуск
- Рекуррентные нейронные сети
- Задача нахождения объектов на изображении
- Neural Style Transfer
- LSTM
- Метод опорных векторов (SVM)
- Дерево решений и случайный лес
- Байесовская классификация
- EM-алгоритм
- Ранжирование
- Рекомендательные системы
- Настройка гиперпараметров
- Уменьшение размерности
- Обучение с подкреплением
- Активное обучение
- Примеры кода на R
- Примеры кода на Java
- Обзор библиотек для машинного обучения на Python
- Выброс
