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  • 机器学习知识体系



    那几年。我学习机器学习的主要内容:
    1.机器学习基本导论,机器学习入门了解;
    2.线性回归与Logistic。xx业绩预測系统。智能交互统计系统等。
    3.岭回归。Lasso,变量选择技术。

    维度的技巧等技术; 4.降维技术。

    xx指标设计,详细规范。 5.线性分类器,Knn算法,朴素贝叶斯分类器。文本挖掘。XX智能垃圾消息,垃圾邮件推断,评论智能分析,智能监控统计预警系统呀。 6.决策树。组合提升算法,bagging和adaboost,随机森林。XX用户分析系统,智能广告推送系统。 7.支持向量机。

    理解SVM的原理。机制。 8.人工神经网络。挺起来好牛逼,事实上,也就那样啊!什么单层感知器,什么线性神经网络。 什么BP神经网络,什么基于梯度下降的学习算法以及图像压缩技术。 9.通用逼近器径向基函数神经网络。听过“字符识别,人脸识别”吧!

    这些技术涉及到PDA和SVM。对了。还有Hopfield联想记忆型神经网络。 10. 概率神经网络和信念贝叶斯分类器 11. 聚类,孤立点判别。这样的技术非常有用,能够应用到什么广告推荐系统。网络防作弊识别等。



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