機器學習相關知識

之前學習的東西很雜，都是想到哪個演算法，就去學。並沒有很系統的去理解他們的區別，這樣可能就沒辦法理解其真正的含義。再就是一心想著找實習，可是沒有足夠的水平水平很難去做這方面專案，即使找到了，可能也很low . 所以其實我要做的是靜下心來，系統的，深入的去學習、理解和實現這些演算法、知識。

常用的機器學習演算法：

1.knn

2. ***** bayes

3. svm

4. decision trees

5. random forest

非監督學習：clustering聚類

1. k-means

2. mixtures of gaussians 混合高斯模型

3. the em algorithm

4. mean-shift 均值漂移

**降維演算法：**dimensionality reduction

1. pca

2. lda

**模型選擇：**model selection and evaluation

1. cost function

神經網路

常用啟用函式比較

tensorflow

nlp

機器學習相關知識

1.什麼是 size與epoch。假設train data一共有10000個資料，我們在訓練時並不是minimize整個train data的loss，而是把train data分為好多部分，每個部分的資料量的大小就是 size。如果 size 20，那在訓練時把20個資料作為一組，在這20個資料上...

機器學習相關知識點

1 tp 將正類 為正類數 fn 將正類 為負類數 fp 將負類 為正類數 tn 將負類 為負類數 精確率 precision p tp tp fp 反映了被分類器判定的正例中真正的正例樣本的比重。準確率 accuracy a tp tn p n tp tn tp fn fp tn 反映了分類器統對...

機器學習知識點相關總結（四） SVM相關

機器學習知識點相關總結 一 基礎 機器學習知識點相關總結 二 決策樹相關 機器學習知識點相關總結 三 lr相關 機器學習知識點相關總結 四 svm相關 機器學習知識點相關總結 五 cnn相關 機器學習知識點相關總結 六 rnn,lstm相關 機器學習知識點相關總結 七 k means相關 1.講一下...