白话机器学习算法——笔记
白话机器学习算法——笔记
第一章
1 数据准备
- 数据格式 (一般为表格)
- 变量类型
- 变量选择
- 特征工程
降维
- 缺失数据的处理
2 选择算法
3 参数调优
4 评价模型
总结
第二章 k均值聚类
1 迭代过程
2 局限性
总结
第三章 主成分分析
1 概念
主成分分析 用于找出最能区分数据点的变量。这种变量被称为主成分 ,数据点会沿着主 成分的维度最大限度地分散开,如图 3-2 所示
2 示例
3 总结
第四章 关联规则
1 引入
2 先验原则
总结
第五章 社会网络分析
1 引入
2 Louvain 方法
3 PageRank 方法
总结
第六章 回归分析
1 梯度下降法
2 回归系数
总结
第七章 k最近邻算法
1 引入
2 异常检测
总结
第八章 支持向量机
1 勾画最佳分界线
总结
第九章 决策树
1 引入
2 生成决策树
总结
第十章 随机森林
1 集成模型
2 自助聚集法
总结
第十一章 神经网络
1 实例
2 神经网络的构成
3 激活规则
总结
第十二章 A/B测试和多臂老虎机
1 A/B测试
2 多臂老虎机
总结
附录
附录 A 无监督学习算法概览
附录 B 监督学习算法概览
附录 C 调节参数列
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