機器學習算法C/C++實現 [CPP_Machine_Learning]

資料來源:https://blog.csdn.net/u010865478/article/details/71338617

https://github.com/myazi/myLearn

GITHUB: https://github.com/jash-git/CPP_Machine_Learning

從線性到非線性模型

    1，線性回歸，嶺回歸，套索回歸，局部加權線性回歸

    2，物流回歸，SOFTMAX回歸，最大熵模型

    3，廣義線性模型

    4，費希爾線性判別和線性感知機

    5，三層神經網絡

    6，支持向量機

統計概率模型

    1，高斯判別分析

    2，樸素貝葉斯

    3，隱馬爾可夫模型

    4所示，最大熵馬爾科夫模型

    5，條件隨機場

    6，馬爾科夫決策過程

樹模型

    1，決策樹ID3，C4.5，CART

    2，隨機森林RF

    3，Adaboost的

    4，GBDT

    5，XGboost

    6，孤立森林（異常檢測）

聚類模型

    1，層次聚類

    2，原型聚類-K-裝置

    3，模型聚類-GMM

    4，EM算法-LDA主題模型

    5，密度聚類-DBSCAN

    6，圖聚類 – 譜聚類

特徵工程

    1，特徵工程

    2，特徵提取

    3，特徵選擇

學習理論

    1，基本概念

    2，PAC理論

    3，VC維

    4所示，極大似然，最大後驗概率，貝葉斯估計

    5，模型選擇與評價評價

    6，模型診斷調參

深度學習 。。

哈希學習 。。

自然語言處理 。。

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