Hướng dẫn cơ bản để thành thạo Machine Learning: Từ người mới bắt đầu đến chuyên gia

ở đây tôi đã đề cập đến một hướng dẫn từng bước. Bạn nhấp vào một chủ đề và chuyển nó vào một blog, đọc khái niệm và cải thiện kỹ năng Máy học của bạn.

1. Nhu cầu học máy, nguyên tắc cơ bản, ứng dụng, thách thức
2. Các loại máy học
3. hồi quy tuyến tính
4. Hồi quy logistic (Phân loại nhị phân)
5. K-Hàng xóm gần nhất
6. cây quyết định
7. rừng ngẫu nhiên
8. Tăng cường độ dốc (XGboost)
9. Hỗ trợ máy Vector
10. Phân loại Các biện pháp đánh giá (Độ chính xác, Độ chính xác, Thu hồi, nhầm lẫn Số liệu) Trang bị thừa và trang bị thiếu
11. Biểu diễn mạng nơ-ron (Học Perceptron)
12. Mạng thần kinh tích chập
13. Mạng lưới thần kinh tái phát
14. điều chỉnh siêu tham số
15. Giảm kích thước (PCA, SVD)
16. Phân cụm (Phân cụm K-Means, Phân cụm theo cấp bậc)
17. Phát hiện bất thường
18. Học quy tắc hiệp hội
19. Nguyên tắc cơ bản và ứng dụng học tăng cường
20. Q-Learning
21. Hệ thống khuyến nghị

“Tôi chưa bao giờ mơ về thành công. Tôi đã làm việc vì nó.”