По словам Эндрю Нг отмечает, видео Стэнфорда «машинного обучения», не вдаваться в подробности, через знания Ли Ханг «статистических методов обучения», чтобы получить список только наброски.
Контролируемое обучение
- Линейная регрессия https://www.cnblogs.com/angelica-duhurica/p/10912097.html
- Логистическая регрессия https://www.cnblogs.com/angelica-duhurica/p/10912097.html
- Нейронные сети https://www.cnblogs.com/angelica-duhurica/p/10928012.html
- SVM https://www.cnblogs.com/angelica-duhurica/p/10957870.html
Неконтролируемое обучение
- К-средства https://www.cnblogs.com/angelica-duhurica/p/10958085.html
- PCA анализ главных компонент https://www.cnblogs.com/angelica-duhurica/p/10958085.html
- Обнаружение аномалий https://www.cnblogs.com/angelica-duhurica/p/10962078.html
приложение
- Рекомендуемая система https://www.cnblogs.com/angelica-duhurica/p/10962311.html
- Масштабное машинное обучение https://www.cnblogs.com/angelica-duhurica/p/10963470.html
предложение
- Отклонение / дисперсия https://www.cnblogs.com/angelica-duhurica/p/10948753.html
- Регуляризация https://www.cnblogs.com/angelica-duhurica/p/10912097.html
- Что делать дальше: Оценка алгоритмов обучения, кривая обучения, анализ ошибок, верхний предел анализа https://www.cnblogs.com/angelica-duhurica/p/10963474.html