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机器学习学习笔记和代码

机器学习：学习笔记&代码复现

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知乎专栏：舟晓南

目录

• 《统计学习方法》学习笔记及复现代码
• 《tensorflow2.0》学习笔记及代码

以下内容为《统计学习方法》第二版学习笔记和复现代码

感知机（Perceptron）

• 理论：感知机模型解读
• 理论：感知机模型的收敛性解读
• 代码：随机梯度下降法
• 代码：梯度下降法
• 代码：adagrad
• 代码：对偶形式

k近邻（KNN）

• 理论：k近邻（KNN）模型解读
• 代码：线性扫描
• 代码：带权值的近邻点优化

朴素贝叶斯（Bayes）

• 理论：朴素贝叶斯模型解读
• 理论：朴素贝叶斯之后验概率最大化的含义
• 代码：贝叶斯估计

决策树（Decision Tree）

• 理论：决策树，CART决策树解析
• 代码：ID3
• 代码：C4.5
• 代码：CART

逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）

• 理论：逻辑斯蒂回归解析
• 理论：最大熵模型解析
• 理论：改进的迭代尺度法IIS解析
• 理论：改进的迭代尺度法(IIS)中f#(x,y)的意义
• 代码：随机梯度下降法
• 代码：SGDM
• 代码：RMSProp
• 代码：Adam

支持向量机（SVM）

• 理论：线性可分支持向量机解析
• 理论：线性支持向量机解析
• 理论：非线性支持向量机解析
• 理论：序列最小最优化算法（SMO）解析
• 代码：支持向量机 - SMO - 高斯核函数

提升算法（Boosting）

• 理论：提升算法Adaboost解析
• 理论：提升树算法解析
• 代码：提升树

EM算法

• 理论：EM算法解析
• 理论：高斯混合模型的EM算法解析
• 代码：EM算法 - 高斯混合模型

隐马尔可夫模型

• 理论：隐马尔可夫模型解析

条件随机场模型

• 理论：条件随机场模型解析

聚类方法

• 理论：层次聚类，k均值模型

奇异值分解(SVD)

• 理论：奇异值分解

主成分分析(PCA)

• 理论：主成分分析

潜在语义分析(LSA)

• 理论：潜在语义分析

概率潜在语义分析(PLSA)

• 理论：概率潜在语义分析

马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)

• 理论：马尔可夫链蒙特卡罗法

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《tensorflow》学习笔记及代码

• tensorflow2.0的特点
• tensorflow2.0 - 基础1 - 创建和数据类型及其应用
• tensorflow2.0 - 基础2 - 索引切片;维度转换;数学运算
• tensorflow2.0 - 神经网络构建的一般步骤