2018 Machine Learning

2018/8/13

1. 線性模型(西瓜書P53~P73)

2. Optimizer
   http://www.javashuo.com/article/p-yborouew-mn.html

2018/8/15

1. SVM(西瓜書)

2018/8/16

1. 面試題 http://www.javashuo.com/article/p-dslpamzp-gs.html

2. 熵、聯合熵、條件熵、交叉熵與相對熵 ？？

3. 歸一化方法

4. 準確率,召回率,F值,截斷點.ROC,AUC

5. 過擬合與正則化

6. 優化方法

7. 各算法的優缺點

8. 機器學習項目流程

9. 樣本不均衡問題

10. 損失函數

11. 樸素貝葉斯

2018/8/19

1. 決策樹

2. 支持向量機

3. 激活函數
   https://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50593400

4. Dropout理解
   http://www.javashuo.com/article/p-mnqvujzz-hb.html
   http://www.javashuo.com/article/p-osgvkchs-gq.html

2018/8/20

1. LSTM ??

2. TensorFlow ??
   https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/78945486