呆板学习目录
基本概念pass
有监督学习
回归题目
[*]通过拟合函数，解决连续值的猜测题目
[*]梯度下降法优化；最小二乘法求解；
[*]度量指标
[*]均方误差；
[*]均方根误差；
[*]平均绝对误差；
[*]r2 score 决定系数， 1 − 误差平方和 总离差平方和 1 - \frac { 误差平方和 } {总离差平方和} 1−总离差平方和误差平方和
误差平方和： ∑ i m ( y t r u e − y p r e d ) 2 \sum_i^m ({y_{true}}-y_{pred})^2 i∑m(ytrue−ypred)2
总离差平方和： ∑ i m ( y t r u e − y m e a n ) 2 \sum_i^m(y_{true} - y_{mean})^2 i∑m(ytrue−ymean)2
[*]如房价猜测
[*]线性回归篇
分类题目
[*]利用猜测函数，猜测离散的类别；
[*]极大似然估计 + 梯度下降求解；
[*]度量
[*]正确率、平均正确率；
[*]查准率、召回率、f1-score;
[*]roc曲线、auc面积;
[*]混淆矩阵；
[*]逻辑回归
[*]KNN分类
[*]支持向量机
[*]决策树
[*]随机森林
[*]GBDT梯度提拔树
[*]质朴贝叶斯
[*]神经网络
无监督学习
聚类题目
[*]kmeas 聚类
[*]DBSCAN 密度聚类
[*]其他聚类
关联分析
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