机器学习

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• 《西瓜书》
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• Szy.io/courses/机器学习/《动手学深度学习》
• Szy.io/courses/机器学习/李宏毅

• Szy.io/courses/机器学习/微积分
  • 极限概念、求导公式、乘积法则、链式法则、隐函数求导、积分中值定理、泰勒公式
• 线性代数
• 概率论与数理统计
• 最优化

监督学习 无监督学习 半监督学习

• 层次聚类

对着知识提纲名字逐个在 CSDN/知乎/StackOverflow 搜索进行学习，而非啃书或者看视频，效率更高
掌握常用的各种机器学习与模式识别算法，如决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习等，并运用Python等语言实现相关算法

《西瓜书》
并行计算
经验，性能 数据挖掘 信息过滤 自动驾驶
统计学 信息论 计算复杂性 贝叶斯分析
神经网络 决策树
竞争学习

X = data.drop(
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			  axis=1 # remove column
			  )
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sklearn.preprocessing.StandardScaler — scikit-learn 1.4.2 documentation
训练集标准化

Szy.io/courses/机器学习/SVM Logistic Regression LDA 决策树分类器

• 处理数据集中的数据缺失问题

Szy.io/courses/机器学习/机器学习：实验10
Szy.io/courses/机器学习/机器学习：实验11

Szy.io/courses/机器学习/模型评估与比较

• boosting tree

• GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) = 梯度下降 + Boosting + 决策树

• XGBoost = 二阶泰勒展开+boosting+决策树+正则化

• stacking

• 小样本学习 增量学习

• 数据增强 data augmentation

• 朴素贝叶斯

  • 文本分类
    • 拉普拉斯平滑：避免出现概率为0的情况
    • 高精度浮点运算的局限
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