机器学习笔记合集

大家好,这里是好评笔记,公主 号:Goodnote。本笔记的任务是解读机器学习实践/面试过程中可能会用到的知识点,内容通俗易懂,入门、实习和校招轻松搞定。

笔记介绍

本笔记的任务是解读机器学习实践/面试过程中可能会用到的知识点,内容通俗易懂,入门、实习和校招轻松搞定。涵盖机器学习八股文和常用算法,包括机器学习基础知识、感知机(Perceptron)、多层感知机(MLP, Multi-Layer Perceptron)、支持向量机(SVM, Support Vector Machine)、K 最近邻(KNN, K-Nearest Neighbors)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、决策树(Decision Tree)、随机森林(Random Forest)、Bagging、Boosting、GBDT、XGBoost、LightGBM、K 均值聚类(K-means Clustering)、高斯混合模型(GMM)、降维算法等。

其他

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合集目录

本系列其他相关笔记参考如下:

  1. 🔥免费试读🔥机器学习笔记------损失函数、代价函数和KL散度
  2. 🔥免费试读🔥机器学习笔记------特征工程、正则化、强化学习
  3. 机器学习笔记------30种常见机器学习算法简要汇总
  4. 机器学习笔记------感知机、多层感知机(MLP)、支持向量机(SVM)
  5. 机器学习笔记------KNN(K-Nearest Neighbors,K 近邻算法)
  6. 机器学习笔记------朴素贝叶斯算法
  7. 机器学习笔记------决策树
  8. 机器学习笔记------集成学习、Bagging(随机森林)、Boosting(AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM)、Stacking
  9. 机器学习笔记------Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)迭代路径
  10. 机器学习笔记------聚类算法(Kmeans、GMM-使用EM优化)
  11. 机器学习笔记------降维

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