统计机器学习（目录）

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第一篇 优化算法

第二篇 模型优化参数

第三篇 线性回归

第三篇 逻辑回归

第四篇 感知机

第五篇 决策树

第六篇 K近邻法(KNN)

第七篇 朴素贝叶斯算法

第八篇 最大熵模型

第九篇 支持向量机

第十篇 集成学习

第十一篇 无监督学习

第十二篇 降维算法

第十三篇 推荐算法

第十四篇 特征工程

第十四篇 贝叶斯个性化排序(BPR)算法

第十五篇 用PMML实现机器学习模型的跨平台上线

第十六篇 异常点检测算法

第十七篇 推荐阅读

posted @ 2019-07-19 19:02  B站-水论文的程序猿  阅读(2813)  评论(0)  编辑  收藏  举报