這是乙個小「廢」貼

2021-10-04 16:51:57 字數 2174 閱讀 7141

二,機器學習

特徵選擇

整合學習

1,k - 鄰近演算法

2,線性回歸

3,決策樹

4,樸素貝葉斯演算法

5,邏輯回歸

6,聚類 - sklearn中的使用

三,深度學習(tensorflow)

四,資料庫(sql)

五,資料結構與演演算法

傳送門:機器學習-pandas 資料的前處理

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sklearn提供的資料集:sklearn.datasets

傳送門:致理大樓 816

生成自己的資料集

傳送門:如何使用sklearn生成自己的資料集

廣義線性模型

傳送門:廣義線性模型 - sklearn使用說明

傳送門:sklearn中的回歸演算法

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交叉驗證:評估估算器的表現

傳送門:交叉驗證:評估估算器的表現 - sklearn的使用方法

傳送門:sklearn中的交叉驗證

計算 f1_score

傳送門:sklearn.metrics.f1_score 使用方法

資料降維

傳送門:分解元件中的訊號(矩陣分解問題) - 資料降維

傳送門:如何選擇sklearn中的特徵選擇包

傳送門:30分鐘學會如何使用整合學習(什麼是整合學習)

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傳送門:使用sklearn中提供的k鄰近演算法

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傳送門:實現knn演算法

傳送門:實現線性回歸演算法

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傳送門:線性回歸實戰(書p136)

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傳送門:使用sklearn中提供的線性回歸演算法

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傳送門:梯度下降法

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傳送門:決策樹 / 分類樹(書p33)

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傳送門:樸素貝葉斯演算法(書p53)

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傳送門:邏輯回歸(書p73)

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傳送門:聚類 - sklearn中的使用方法

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聚類方法概述

k-means

2.1. 小批量 k-means

affinity propagation

mean shift

層次聚類

5.1. 不同連線型別

dbscan

傳送門:深度學習 - 構建多層感知器

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傳送門:深度學習 - 獨熱編碼、順序編碼與softmax多分類

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傳送門:深度學習 - 模型的優化和過擬合問題

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傳送門:深度學習 - 建立模型的三種方式

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傳送門:深度學習 - 卷積神經網路(cnn)介紹+例項說明

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傳送門:深度學習 - tensor型別的資料進行微分計算

傳送門:深度學習 - 增強(例項說明)

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傳送門:深度學習 - vgg16介紹及預訓練神經網路的使用

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傳送門:深度學習 - 影象定位(一起來學習怎麼鎖狗頭吧~)

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傳送門:示例模式圖

為了方便對照,所以單獨寫了出來!

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傳送門:資料庫系統原理

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傳送門:sql語言(一)

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傳送門:sql語言(二)

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傳送門:sql語言(三)

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傳送門:sql語言(四)

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傳送門:資料庫設計和e-r(實體關係)模型

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傳送門:函式依賴和關係模式分解

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傳送門:正規化篇 - bcnf、3nf和4nf

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資料庫(完)

傳送門:演算法與演算法分析

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傳送門:演演算法 - 樹

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傳送門:演演算法 - 排序

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傳送門:演演算法 - 分治法(divide-and-conquer)

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傳送門:圖的基本概念及圖演演算法

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