摘要：主頁(yè)暫時(shí)下線(xiàn)社區(qū)暫時(shí)下線(xiàn)知識(shí)庫(kù)自媒體平臺(tái)微博知乎簡(jiǎn)書(shū)博客園我們不是的官方組織機(jī)構(gòu)團(tuán)體，只是技術(shù)棧以及的愛(ài)好者合作侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系請(qǐng)抄送一份到預(yù)處理離散化等值分箱等量分箱獨(dú)熱標(biāo)準(zhǔn)化最小最大標(biāo)準(zhǔn)化歸一化特征選擇信息增益信息增益率模型驗(yàn)證評(píng)價(jià)指
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標(biāo)準(zhǔn)化
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l2 標(biāo)準(zhǔn)化
歸一化
特征選擇
ANOVA
信息增益/信息增益率
模型驗(yàn)證
評(píng)價(jià)指標(biāo)
回歸
MSE
R 方
分類(lèi)
準(zhǔn)確率
精確率
召回率
F1 得分
宏平均 F1
微平均 F1
聚類(lèi)
互信息
輪廓距離
交叉驗(yàn)證
K 折
網(wǎng)格搜索
最優(yōu)化方法
梯度下降
隨機(jī)梯度下降 SGD
牛頓法/擬牛頓法
動(dòng)量法
RMSProp
Adam
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)
基本概念
欠擬合/過(guò)擬合
距離
漢明距離
曼哈頓距離
歐幾里得距離
切比雪夫距離
余弦相似度
pearson 相似度
損失函數(shù)
MSE
交叉熵
Hinge
線(xiàn)性模型
線(xiàn)性回歸
Lasso/嶺回歸
正則化
邏輯回歸
softmax 回歸
支持向量機(jī)
拉格朗日對(duì)偶
軟邊界支持向量機(jī)
核方法
樹(shù)和森林
決策樹(shù)
隨機(jī)森林
GDBT/XGBoost
LightGBM
集成學(xué)習(xí)
Bagging
Boosting
Adaboost
Blending/Stacking
KNN
聚類(lèi)
KMenas
層次聚類(lèi)
凝聚聚類(lèi)
分裂聚類(lèi)
DBSCAN
譜聚類(lèi)
高斯混合模型 GMM
概率圖
樸素貝葉斯
隱馬爾科夫 HMM
降維
PCA/SVD
T-SNE
深度學(xué)習(xí)
基本概念
正向傳播
反向傳播
激活函數(shù)
sigmoid
softmax
tanh
ReLU
ELU
Leaky ReLU
丟棄 Dropout
微調(diào) Fine-Tune
批量歸一化 BatchNorm
前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) DNN/多層感知機(jī) MLP
輸入層
隱層
輸出層
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN
層
卷積層
池化層
全連接層
經(jīng)典結(jié)構(gòu)
LeNet
AlexNet
ZFNet
GoogLeNet
VGG
ResNet
DenseNet
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN
循環(huán)層
經(jīng)典結(jié)構(gòu)
LSTM
GRU
BiLSTM
注意力
Seq2Seq
自編碼器
棧式自編碼器
稀疏自編碼器
去噪自編碼器
變分自編碼器
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DCGAN
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推薦系統(tǒng)
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自然語(yǔ)言處理 NLP
生物信息
常用工具
數(shù)據(jù)分析
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科學(xué)計(jì)算
SciPy
可視化
Matplotlib
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