大家好,这里是好评笔记,公主 号:Goodnote。本笔记的任务是解读机器学习实践/面试过程中可能会用到的知识点,内容通俗易懂,入门、实习和校招轻松搞定。
笔记介绍
本笔记的任务是解读机器学习实践/面试过程中可能会用到的知识点,内容通俗易懂,入门、实习和校招轻松搞定。涵盖机器学习八股文和常用算法,包括机器学习基础知识、感知机(Perceptron)、多层感知机(MLP, Multi-Layer Perceptron)、支持向量机(SVM, Support Vector Machine)、K 最近邻(KNN, K-Nearest Neighbors)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、决策树(Decision Tree)、随机森林(Random Forest)、Bagging、Boosting、GBDT、XGBoost、LightGBM、K 均值聚类(K-means Clustering)、高斯混合模型(GMM)、降维算法等。
其他
本笔记基本更新完毕,会不定期更新一些补充内容。欢迎大家订阅,公 主 号回复“专栏试读”或点击菜单栏的“专栏试读”私信我,任选2篇免费试读。
合集目录
本系列其他相关笔记参考如下:
- 🔥免费试读🔥机器学习笔记——损失函数、代价函数和KL散度
- 🔥免费试读🔥机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习
- 机器学习笔记——30种常见机器学习算法简要汇总
- 机器学习笔记——感知机、多层感知机(MLP)、支持向量机(SVM)
- 机器学习笔记——KNN(K-Nearest Neighbors,K 近邻算法)
- 机器学习笔记——朴素贝叶斯算法
- 机器学习笔记——决策树
- 机器学习笔记——集成学习、Bagging(随机森林)、Boosting(AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM)、Stacking
- 机器学习笔记——Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)迭代路径
- 机器学习笔记——聚类算法(Kmeans、GMM-使用EM优化)
- 机器学习笔记——降维
公主号合集地址
机器学习笔记合集