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机器学习——学习路线

一、Pytorch

  • Pytorch安装
  • Pytorch基础
  • Pytorch项目实践

二、机器学习

1、监督学习

线性回归

  • 均方差损失推导
  • 梯度下降法
  • 归一化
  • 正则化
  • Lasso回归&岭回归
  • 多项式回归

线性分类

  • 逻辑回归
  • 多标签分类
  • 交叉熵损失
  • Softmax回归
  • SVM支持向量机

决策树

  • 剪枝与后剪枝
  • 随机森林
  • Adaboost
  • GBDT
  • XGBoost

2、无监督学习

降维

  • PCA主成分分析
  • SVD奇异值分解
  • LDA线性判断分析

聚类

  • KMeans聚类与变量
  • 密度聚类
  • 层次聚类
  • 图聚类
  • GMM高斯混合模型

3、概率图模型

  • 朴素贝叶斯
  • HMM隐含马尔可夫模型
  • 最大熵模型
  • 最大熵马尔可夫模型
  • CRF条件随机场

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    PO:persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。 BO:business object业务对象 封装业务逻辑的java对象
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