人工智能学习图谱
2018-10-17 17:48:31
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人工智能学习框架
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大纲/内容
人工智能
数学基础
高数
概率论
数理统计
优化理论与算法
经典机器学习理论算法
回归算法
最小二乘法
逻辑回归
逐步式回归
多元自适应回归条
本地散点平滑估计
基于实例的算法
k-Nearest Neighbor(KNN)
学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）
自组织映射算法Self-Organizing Map ， SOM）
基于正则化方法
Ridge Regression
Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）
弹性网络（Elastic Net）
决策树学习
分类及回归树（ClassificationAnd Regression Tree， CART）
ID3 (Iterative Dichotomiser 3)
C4.5
Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID)
Decision Stump
随机森林（Random Forest）
多元自适应回归样条（MARS）
梯度推进机（Gradient Boosting Machine， GBM）
基于贝叶斯方法
朴素贝叶斯算法
平均单依赖估计（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE）
Bayesian Belief Network（BBN）
基于核的算法
支持向量机（SupportVector Machine， SVM）
径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)
线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)
聚类算法
k-Means
期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）
基于关联规则学习
Apriori
Eclat
人工神经网络
感知器神经网络（PerceptronNeural Network）
反向传递（Back Propagation）
Hopfield网络
深度学习
受限波尔兹曼机（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）
Deep Belief Networks（DBN）
卷积网络（Convolutional Network）
堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）
降低维度的算法
主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA）
偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS）
Sammon映射
投影追踪（ProjectionPursuit）
集成算法
Boosting
Bootstrapped Aggregation（Bagging）
AdaBoost
堆叠泛化（Stacked Generalization， Blending）
工具
python
博客、paper等
练习
GPU+开源框架
研究某个领域
NLP
语音识别
计算机视觉
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