
本阶段主要介绍机器学习中非常基础但又非常重要的常识,如什么是机器学习、机器学习主要能够完成哪些任务、机器学习常用术语等。
本阶段主要介绍广义线性模型中非常经典的几种算法:线性回归、逻辑回归、感知机、线性判别分析以及多分类学习。虽然逻辑回归是分类算法,但是它借鉴了线性回归的思想来解决分类问题。因此您在学习的过程中可以体会这两种算法之间的联系。
本阶段主要介绍几种常用的分类算法,例如kNN、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯分类、神经网络等。在学习的过程中,建议您体会并总结这些算法之间的区别与联系。
本阶段主要分别介绍集成学习中两种经典算法:adaboost算法和随机森林算法。建议您体会并总结这两种算法之间的区别与联系。
本阶段主要介绍几种常用的聚类算法,例如K-Means算法、DBSCAN算法、AGNES算法、高斯混合聚类算法。在学习的过程中,建议您体会并总结这些算法之间的区别与联系。
本阶段主要介绍维度灾难以及降维经典算法PCA,带您感受降维的重要性。