文件名称:
statistics_model:统计学系模型实现-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：统计学习模型学习笔记
记录统计学习模型学习过程中的笔记，其中包括使用sklearn来测试模型，同时包括自己构建模型来实现模型的训练等等。
统计学系方法概论
感知机
k近邻法
k均值
增加k-means聚类算法。
朴素贝叶斯法
决策树
逻辑斯蒂回归与最大熵模型
其中增加了线性回归的推导。
支持向量机
提升方法
AdaBoost
增加AdaBoost方法。
EM算法及其推广
隐马尔可夫模型
条件随机场
深度学习
额外增加神经网络这一章节补充神经网络相关知识，主要是BP误差反向传播算法的推导。
有线电视新闻网
初步深度学习分支之卷积神经网络。
RNN
初步深度学习分支之循环神经网络。
甘
初步深度学习分区之生成对抗网络。
VAE
变分自动编码器。
注意力
增加注意机制。
数据降维
PCA
增加PCA。
LDA
增加LDA。
激活函数
增加激活函数理解总结部分。
优化器
该章节主要介绍常见的优化
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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