机器学习

我的机器学习之路

1. 经典机器学习

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逻辑回归	1.逻辑回归.md	逻辑回归算法原理与常见问题
支持向量机	2.支持向量机.md	支持向量机算法原理
树模型	3.树模型-决策树.md	决策树基础
树模型	3.树模型-梯度提升树	adaboost, xgboost, lgb等提升模型
朴素贝叶斯	4.朴素贝叶斯	朴素贝叶斯模型
聚类算法	5.聚类算法	聚类算法k-means,dbscan等
降维	6.降维算法	降维相关算法总结pca,lda等
概率图模型	7.概率图模型.md	概率图模型综述，hmm, crf模型等

2. 深度学习

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fastText	fastText	fastText文本分类模型介绍和应用
Artificial Neural Network	ReadMe.md	classical neural network
basic Convolutional Neural Network	ReadMe.md	some classical Convolutional network network write in tensorflow
VGG Net	ReadMe.md	vgg16 net implement and using pre-train to classfication
Word2Vec	word2Vec.py	implement word2vec write in tensorflow
模型压缩	模型压缩.md	模型压缩方法综述
transformer	transformer.md	transformer相关总结

3. 交叉科学

包含数学、信息论等一些常用知识的记录

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信息论	1.信息论基础	信息论基础概念，熵，交叉熵，K-L散度等
概率论	2.最大似然估计与最大后验估计	最大似然与最大后验估计
概率论	3.常用的概率分布

4. 常见面试问题

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特征工程	1.特征工程.md	常用特征工程和原理
优化算法	1.一阶优化算法.md	sgd,momentum,adam等一阶算法原理
优化算法	2.二阶优化算法.md	牛顿、拟牛顿等二阶优化算法原理
模型评估	1.评估指标	分类、回归、排序模型的评估指标
模型评估	2.机器学习中的ROC于PR曲线	介绍roc和pr曲线的常见问题
深度学习	1.batch-normalization及其变种	batch normalization及其变种

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