基础理论-机器学习项目流程

发表于 2022-03-12
本文字数： 1.3k 阅读时长 ≈ 1 分钟

• 1. 抽象成数学问题
• 2. 获取数据
• 3. 特征预处理与特征选择
• 4. 训练模型与调优
• 5. 模型诊断
• 6. 模型融合
• 7. 上线运行
• QA
  • 1. 如果给你一些数据集，你会如何分类?
  • 2. 分类算法列一些有多少种？

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基础理论-距离度量方法

发表于 2022-03-12
本文字数： 101 阅读时长 ≈ 1 分钟

基础理论 - 距离度量方法

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基础理论-集成学习

发表于 2022-03-12
本文字数： 1.6k 阅读时长 ≈ 1 分钟

• 集成学习一览
• 1. Bagging
• 2. Boosting
• 3. Stacking
• QA
  • 0. Boosting 与 Bagging 区别
  • 1. Boosting, Bagging 与偏差，方差

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基础理论-概率派 VS 贝叶斯派

发表于 2022-03-12
本文字数： 1.9k 阅读时长 ≈ 2 分钟

• 1. 频率派 vs 贝叶斯派
  • 频率派
  • 贝叶斯派
• 2. 极大似然估计 vs 最大后验估计
  • 1. 极大似然估计 - MLE
  • 2. 最大后验估计 - MAP
• QA
  • 1. 极大似然估计与最大后验概率的区别？
  • 2. 概率与似然的区别
  • 3. 贝叶斯派与频率学派的区别

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概率图模型-HMM

发表于 2022-03-12
本文字数： 9 阅读时长 ≈ 1 分钟

概率图模型 - HMM

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模型-KNN

发表于 2022-03-12
本文字数： 632 阅读时长 ≈ 1 分钟

模型 - KNN

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• 简介
• 算法步骤
• K 的选择
• QA
  • 1. KNN 中为何采用欧式距离而不采用曼哈顿距离？
  • 2.

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模型-LDA

发表于 2022-03-12
本文字数： 139 阅读时长 ≈ 1 分钟

模型 - LDA

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简介

LDA 叫做线性判别分析，又叫做Fisher 线性判别函数， 其是一种有监督的降维技术，其思想为：投影后类内方差最小，类间方差最大。

简单来说，我们将数据向低维超平面上投影时， 投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心点的距离尽可能的大。

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模型-树回归

发表于 2022-03-12
本文字数： 76 阅读时长 ≈ 1 分钟

模型 - 回归树

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CART 用于回归

https://blog.csdn.net/weixin_36586536/article/details/80468426

模型-聚类算法

发表于 2022-03-12
本文字数： 4 阅读时长 ≈ 1 分钟

聚类算法

模型-谱聚类

发表于 2022-03-12
本文字数： 6 阅读时长 ≈ 1 分钟

模型 - 谱聚类

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