机器学习最全知识点汇总
新机器视觉
共 1626字,需浏览 4分钟
· 2022-05-10
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1.列举常用的最优化方法
梯度下降法
牛顿法,
拟牛顿法
坐标下降法
梯度下降法的改进型如AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG等。
2.梯度下降法的关键点
3.牛顿法的关键点
4.拉格朗日乘数法
主成分分析
线性判别分析
流形学习中的拉普拉斯特征映射
隐马尔科夫模型
5.凸优化
优化变量的可行域是一个凸集
目标函数是一个凸函数
线性回归
岭回归
LASSO回归
Logistic回归
支持向量机
Softamx回归
6.拉格朗日对偶
7.KKT条件
8.特征值与特征向量
9.奇异值分解
10.最大似然估计
基本概念
1.有监督学习与无监督学习
2.分类问题与回归问题
3.生成模型与判别模型
4.交叉验证
5.过拟合与欠拟合
6.偏差与方差分解
7.正则化
8.维数灾难
贝叶斯分类器
决策树
1.用样本集D建立根节点,找到一个判定规则,将样本集分裂成D1和D2两部分,同时为根节点设置判定规则。
2.用样本集D1递归建立左子树。
3.用样本集D2递归建立右子树。
4.如果不能再进行分裂,则把节点标记为叶子节点,同时为它赋值。
随机森林
AdaBoost算法
主成分分析
线性判别分析
kNN算法
人工神经网络
支持向量机
logistic回归
K均值算法
卷积神经网络
循环神经网络
高斯混合模型
EM算法
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评论
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