Catálogo de aprendizaje automático

"El aprendizaje automático" libro de sandía

ejercicio

• Capítulo 1 Introducción
• Capítulo 2 Evaluación y selección de modelo
• Capítulo modelo 3 lineal
• Capítulo 4 del árbol de decisión
• Capítulo 5 Redes Neuronales
• Capítulo 6 SVM
  
  
  
  

Ejemplo de programación

• "Machine Learning" Libro de la sandía $2$ ejemplos de programación (capítulo $\ Mathrm {} ROC$ curva, la curva de coste se representa gráficamente, normalizada implementar dos).
• "Machine Learning" Libro de la sandía $3$ ejemplos de programación capítulo (tasa de retorno (regresión logística) aplicación, $10$ Comparativo veces la validación cruzada y dejar un método, análisis discriminante lineal ( $\ Mathrm {} LDA$ ) de la aplicación.)
• "Machine Learning" Libro de la sandía $4$ Capítulo Ejemplo de programación (algoritmo de árbol de decisión basado en la división de la entropía seleccionado, Gini índice. La poda se no pre-poda, comparación decisión poda de árboles.)
• "Machine Learning" Libro de la sandía $5$ ejemplos de programación de capítulos (estándar, la acumulación $\ Mathrm {BP}$ implementación de algoritmos, la formación manuscrita y datos de predicción de series, $\ Mathrm {} RBF$ red para resolver el problema XOR).
• "Machine Learning" Libro de la sandía $6$ ejemplos de programación (capítulo $\ Mathrm {} SVM$ formación y la comparación, un núcleo lineal y el kernel de Gauss se compara con el árbol de decisión, $\ Mathrm {SVR}$ entrenado.)
  
  
  
  

conjunto de datos de la sandía

Sandía conjunto de datos
de reserva todo tipo de conjunto de datos sandía.

La información recomendada

• libro de calabaza $\ Mathrm {} PumpkinBook$
  recomienda encarecidamente !! fórmula muy útil derivación, el proceso de aprendizaje se puede encontrar fórmulas leer.
• Leer el algoritmo de retropropagación (pb algoritmo)
  Detalle $\ Mathrm {BP}$ explicación algoritmo, pero el medio " $\ Delta_ {j} ^ {l}$ y $\ Delta_ {k} ^ {l + 1}$ ¿Cuál es la relación entre "la parte equivocada, los comentarios han señalado, pero no afecta a la general.
• Conseguir cero basados en series de aprendizaje profundo
  para hablar con toda claridad, que es una buena introducción tutorial.
• Introducción a la máquina de soporte vectorial populares (SVM comprensión de los tres-estado)
  $\ Mathrm {} SVM$ entrada de elección!