机器学习系列
来源:互联网 发布:知乎 卡尔 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 00:42
自从在微软实习以来,已经很久没有写过总结东东了,写作能力和总结水平都下降了一截。
一直认为学习是一个简单重复,总结,然后顿悟的过程。 没有总结就没有一个跨越提升。现在每天很忙,然而回过头来看,又感觉不到太大成长。于是乎,博客总结又要提上了日程。打算从今天之后的一个月,来分析常用的机器学习算法相关的内容,尽量吸收前人博客之精华,以减少时间的花费,让自己有所成长。
到目前为止时间过去了1周多,一共写了3个博客,分别是:
1. 线性回归: http://blog.csdn.net/lpstudy/article/details/78608969
2. 信息论: http://blog.csdn.net/lpstudy/article/details/78608670
3. 决策树: http://blog.csdn.net/lpstudy/article/details/78635228
按照目前的进度,我还需要3周以上的时间才能完成,后面还需要再勤奋一些才行。
下一步是逻辑回归,神经网络以及机器学习书的翻译,这主要是因为我一方面在翻译一本机器学习书的神经网络部分,而逻辑回归本身就是神经网络中最子子的部分。
准备:
1. 线性回归
2. 逻辑回归
3. SVM
4. 决策树
4. 随机森林
5. AdaBoost
6. XGBoost
7. 梯度提升树
8. 神经网络
9. RNN
10. LSTM
11. 相关性分析
12. Anomaly Detection相关(来源于文驰)
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