机器学习总结

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学习路线图

先来看个学习框架图:
机器学习总结_第1张图片

下图说明了如何选择模型?
机器学习总结_第2张图片

理论

数据预处理

统计数据归一化与标准化
标准化,归一化和正则化

聚类

【推酷主题】聚类分析

技术

methods

【知乎】分类与回归区别是什么?
回归分析

  • 相关系数(量化相关程度)
  • 线性回归(一个因变量直线,多元回归表权重)
  • 你应该掌握的七种回归技术
  • 常见的非线性回归模型

    距离和相似度度量方法

models

范式

特征

干货:结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法

应用

数据挖掘
关联规则学习

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矩阵理解

【CSDN】数据挖掘中的矩阵基础(1)

工具

numpy

numpy基本使用
Python科学计算——Numpy.genfromtxt

scikit-learn

Scikit-learn的安装过程
【大量案例这里写链接内容】scikit-learn General examples
【推库主题】scikit-learn
【机器学习实验】scikit-learn的主要模块和基本使用

scipy

scipy 用户使用手册
Python scipy.sparse矩阵使用方法

matplotlib

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