【全面讲解】100个超强机器学习模型官网

你好,我是cos大壮,联合另外两位大厂算法大佬,发布了《100个超强机器学习算法模型》!最近,全网突破20w读者。更多机器学习算法...

【全面讲解】100个超强机器学习模型介绍

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联合另外两位大厂算法大佬,我们隆重推出了《100个超强机器学习算法模型》!这本小册已经在全网突破了20万读者,吸引了更多机器学习算法爱好者的加入。

六大专栏,内容丰富

小册涵盖了六个主要专栏:

  1. 监督学习
  2. 无监督学习
  3. 强化学习
  4. 深度学习
  5. 正则化和优化技术
  6. 其他算法和技术

每个专栏都提供了详细的算法模型解析,包括案例介绍、算法原理、数据集、计算步骤、Python代码示例和代码细节解析,帮助你在学习路上更进一步。

如何购买与福利

原价199元,现价29.9元永久买断。每涨500人,涨价10元。购买后,扫描置顶文章中的二维码加微信(备注【ML】并附上小报童截图),即可获得机器学习和面试资料,同时加入学习群,与其他学习者交流探讨。

为什么要编写这本小册?

许多初学者在学习机器学习时,常常因为缺乏完整的案例而感到困惑和无从下手。为了帮助大家克服这个难题,我们整理了100个最常见的算法模型,旨在为你的学习之路提供实实在在的帮助。

案例库内容一览

监督学习

  • 线性回归(Linear Regression)
  • 多项式回归(Polynomial Regression)
  • 岭回归(Ridge Regression)
  • Lasso回归(Lasso Regression)
  • 弹性网络回归(Elastic Net Regression)
  • 逻辑回归(Logistic Regression)
  • 决策树回归(Decision Tree Regression)
  • 随机森林回归(Random Forest Regression)
  • 支持向量机(SVM)
  • 非线性支持向量机
  • 多类别支持向量机
  • 核函数支持向量机
  • 稀疏支持向量机
  • 核贝叶斯支持向量机
  • 不平衡类别支持向量机
  • K最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)
  • AdaBoost
  • 梯度提升树(Gradient Boosting Trees)
  • XGBoost(极端梯度提升)
  • LightGBM(轻量级梯度提升机)
  • CatBoost
  • 贝叶斯Ridge回归
  • 贝叶斯Lasso回归

无监督学习

  • K均值聚类(K-Means Clustering)
  • 层次聚类(Hierarchical Clustering)
  • 密度聚类(Density-Based Clustering)
  • 谱聚类(Spectral Clustering)
  • DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
  • EM聚类(Expectation-Maximization Clustering)
  • 模糊聚类(Fuzzy Clustering)
  • 主成分分析(PCA, Principal Component Analysis)
  • 线性判别分析(LDA, Linear Discriminant Analysis)
  • t-分布随机邻域嵌入(t-SNE, t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
  • 独立成分分析(ICA, Independent Component Analysis)
  • 自编码器(Autoencoder)
  • 关联规则学习
  • Apriori算法
  • Eclat算法
  • FP-growth算法

强化学习

  • Q学习(Q-learning)
  • 深度Q网络(DQN)
  • 政策梯度(Policy Gradients)
  • Actor-Critic方法
  • 深度确定性策略梯度(DDPG)
  • 优势行动者-评论家(A2C)
  • 优势行动者-评论家(A3C)
  • 信任区域策略优化(TRPO)
  • 近端策略优化(PPO)
  • 自我博弈学习(如AlphaGo)

深度学习

  • 前馈神经网络(Feedforward Neural Networks, FNNs)
  • 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)
  • 循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)
  • 长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)
  • 门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)
  • 自注意力模型(Transformer)
  • 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)
  • 变分自编码器(Variational Autoencoders, VAEs)
  • 深度置信网络(Deep Belief Networks, DBNs)
  • 深度玻尔兹曼机(Deep Boltzmann Machine, DBM)
  • 残差网络(ResNet)
  • Inception网络
  • U-Net
  • YOLO(实时对象检测)
  • Mask R-CNN(实例分割)
  • Siamese网络(用于相似性学习)
  • Triplet网络(用于相似性学习)
  • 多任务学习网络
  • 迁移学习和微调模型
  • 神经样式转换
  • 循环生成对抗网络(CycleGAN)

正则化和优化技术

  • L1 正则化(Lasso 正则化)
  • L2 正则化(岭正则化)
  • 弹性网络正则化(Elastic Net 正则化)
  • Dropout 正则化
  • Batch Normalization
  • Gradient Clipping
  • Early Stopping
  • Hyperparameter Tuning(如网格搜索,随机搜索)
  • 模型集成技术
  • Bagging(Bootstrap Aggregating)
  • Boosting
  • Stacking
  • Voting(投票)
  • 深度学习集成
  • 数据增强

其他算法和技术

  • ID3 (Iterative Dichotomiser 3)
  • C4.5
  • CART (Classification and Regression Trees)
  • 随机森林(Random Forest)
  • 多输出树(Multi-output Trees)
  • 特征选择(Feature Selection)
  • 核方法降维
  • 高斯过程(Gaussian Processes)
  • 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)
  • 变分贝叶斯(Variational Bayesian Methods)
  • 贝叶斯深度学习(Bayesian Deep Learning)
  • 朴素贝叶斯(Naive Bayes)
  • 贝叶斯网络(Bayesian Networks)
  • 自然语言处理(NLP)特定算法(如BERT,GPT)
  • 图神经网络(Graph Neural Networks)

总结

《100个超强机器学习算法模型》不仅仅是一本小册子,更是你在机器学习学习过程中不可或缺的好帮手。它为你提供了详尽的案例解析和实践指导,助你快速掌握各类机器学习算法模型。不论你是初学者还是进阶者,这本小册都能满足你的需求。赶快加入我们,开启你的机器学习之旅吧!

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