Машинное обучение — различия между версиями
Evaleria (обсуждение | вклад) м |
Evaleria (обсуждение | вклад) м |
||
| Строка 14: | Строка 14: | ||
*[[Кластеризация]] | *[[Кластеризация]] | ||
*[[Иерархическая кластеризация]] | *[[Иерархическая кластеризация]] | ||
| + | *[[Оценка качества в задаче кластеризации]]<tex>^\star</tex> | ||
=Ансамбли= | =Ансамбли= | ||
| Строка 35: | Строка 36: | ||
*[[Мета-обучение]] | *[[Мета-обучение]] | ||
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]] | *[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]] | ||
| − | |||
*[[Линейная регрессия]] | *[[Линейная регрессия]] | ||
*[[Логистическая регрессия]] | *[[Логистическая регрессия]] | ||
Версия 00:31, 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
- 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
