学机器学习要学一些什么?机器学习和深度学习项目实战分享
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了学机器学习要学一些什么?机器学习和深度学习项目实战分享相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
目录
1.概率统计中常见概念总结
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总体均值、总体方差
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样本均值、样本方差
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无偏估计、有偏估计
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样本标准差
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样本协方差、协方差矩阵
2. 一些常用的机器学习算法理论及实现
算法理论包括:
- 《统计学习方法》学习总结
算法实现包括:
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Apriori 算法
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DesicionTree 算法
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HMM模型 Viterbi 算法
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针对文本分类的 NaiveBayes 算法
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针对文本分类的 LogisticRegression 算法
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线性回归算法:
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标准的线性回归
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局部加权线性回归
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岭回归
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结果示例:
3. 一些常用的机器学习框架
框架包括:
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Keras
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TensorFlow
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sklearn
机器学习原理项目实战
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房价预测案例;数据集探索
熟悉机器学习领域的经典算法、模型及实现的任务等,同时学习搭建和配置机器学习环境,并学会用线性回归解决一个实际问题。
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房价预测案例
用Logistic回归、神经网络和SVM等分类器实现商品分类;比较不同模型以及不同参数下SVM(不同正则参数和核函数)的性能,体会各模型的特点。
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电商商品分类案例
学习Boosting集成思想及基于树的集成算法,通过XGBoost 实现电商商品分类项目,学习复杂模型参数调优。
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人脸图像特征提取:PCA、ICA、NFM。电商用户聚类案例
学习用降维技术对高维特征进行降维,并通过两个实战案例学会使用非监督学习算法完成相关任务。
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商品推荐案例
学会常用数据预处理方法及特征编码方法;学习特征工程的一般处理原则;组合各种特征工程技术和机器学习算法实现推荐系统。
深度学习及实战项目强化训练
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Mnist手写数字识别
熟悉神经网络领域的常用术语、安装并配置深度学习框架Tensorflow,学会用Tensorflow解决一个实际问题。
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用CNN实现手写数字识别(Mnist数据集);验证码识别
用Logistic回归、神经网络和SVM等分类器实现商品分类;比较不同模型以及不同参数下SVM(不同正则参数和核函数)的性能,体会各模型的特点。
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20种分类/11530张图像数据集:图像检测任务
学习图像分类任务及检测任务目前主要模型算法,并通过两个实战案例学习在Tensorflow框架下训练CNN模型。
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33万张图像数据集:图像语义分割任务
学习主流图像分割模型,并通过实战案例学习在Tensorflow框架下训练和调优CNN模型。
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CNN+RNN实现写诗机器人
学习循环神经网络的原理及应用,并通过实战案例学习在Tensorflow框架下训练和调优CNN+RNN模型。
四个工业级实战项目
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自然语言处理:文本分类。根据企业的注册、投资及经营范围等相关信息,对企业进行分类,为企业的估值提供参考。
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广告点击率预测(CTR)预测用户浏览给定网页的广告点击率,提高广告投放精准度。
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车辆检测及型号识别——用深度学习方法从图片中检测车辆并识别其型号。
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看图说话机器人——用计算机视觉和深度学习方法分析图片内容,并对图片自动生成文字描述。
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