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在学习的过程中,本站整理记录了一些机器学习相关的内容和文章,但看起来稍显杂乱,故此专门以机器学习的基本流程为主线,制作了本站机器学习相关的内容进行导航跳转。(持续更新)
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Nov 28, 2023
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机器学习
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Jan 25, 2024 06:53 AM

一、基础知识

二、基础工具

三、常规流程

  1. 数据探索分析
  1. 特征工程
    1. 数据预处理
      1. 重复值缺失值处理
      2. 机器学习异常值处理
      3. 机器学习样本不平衡问题
    2. 标准化&归一化
    3. 机器学习特征变换
    4. 机器学习特征选择
  1. 构建模型
    1. 模型选择(机器学习常用算法调用集合
    2. 机器学习模型评估方法
    3. 模型优化

三、常用算法

3.1、监督学习算法(分类与回归)

3.2、无监督学习算法(聚类与降维)

3.2.1、聚类算法

  • K-Means聚类
  • DBSCAN聚类
  • BIRCH聚类
  • 谱聚类

3.2.2、降维算法

  • 主成分分析 | Principal components analysis(PCA)
  • 随机近邻嵌入 | t-Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE)
  • 线性判别分析法 | Linear Discriminant Analysis(LDA)
  • 局部线性嵌入 | Locally Linear Embedding(LLE)

3.3、其他算法

3.3.1、综合评分

权重法
  • 熵权法 | Entropy weight method
  • 层次分析法 | Analytic Hierarchy Process(AHP)
  • 因子分析
分组法
  • 模糊综合评价
  • 数据包络分析
排序法
  • topsis
  • 灰色关联度分析 | Grey Relation Analysis(GRA)

3.3.2、关联规则

  • 典型关联分析 | Canonical Correlation Analysis(CCA)
  • Apriori算法
  • FP Tree算法
  • PrefixSpan算法

3.3.3、时序预测

、实操进阶


  • Twikoo
  • Giscus
  • GitTalk
AnJhon
AnJhon
但知行好事,莫要问前程
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Jul 21, 2023
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Aug 4, 2023 04:45 AM
🚧🚧🚧
网站施工中~
🚧🚧🚧
📮你好,欢迎来到我的博客 🧑🏻‍💻我是Anjhon,一个学习者 📃这里记录了我的学习生活笔记 📬欢迎留言交流