機器學習算法C/C++實現 [CPP_Machine_Learning]
資料來源:https://blog.csdn.net/u010865478/article/details/71338617
https://github.com/myazi/myLearn
GITHUB: https://github.com/jash-git/CPP_Machine_Learning
從線性到非線性模型
1,線性回歸,嶺回歸,套索回歸,局部加權線性回歸
2,物流回歸,SOFTMAX回歸,最大熵模型
3,廣義線性模型
4,費希爾線性判別和線性感知機
5,三層神經網絡
6,支持向量機
統計概率模型
1,高斯判別分析
2,樸素貝葉斯
3,隱馬爾可夫模型
4所示,最大熵馬爾科夫模型
5,條件隨機場
6,馬爾科夫決策過程
樹模型
1,決策樹ID3,C4.5,CART
2,隨機森林RF
3,Adaboost的
4,GBDT
5,XGboost
6,孤立森林(異常檢測)
聚類模型
1,層次聚類
2,原型聚類-K-裝置
3,模型聚類-GMM
4,EM算法-LDA主題模型
5,密度聚類-DBSCAN
6,圖聚類 – 譜聚類
特徵工程
1,特徵工程
2,特徵提取
3,特徵選擇
學習理論
1,基本概念
2,PAC理論
3,VC維
4所示,極大似然,最大後驗概率,貝葉斯估計
5,模型選擇與評價評價
6,模型診斷調參
深度學習 。。
哈希學習 。。
自然語言處理 。。
搜索推薦 。。