【全面讲解】100个超强机器学习模型

【读前注意】一定要加微信coszhuang，开通网页版本，更加友好！！！！！👉👉👉 看这里哈喽，我是cos大壮~最近两个月，我这边联合另外两个大厂的算法工程师一直在整理一些东西，有的内容免费发布了出来。收到了太多同学的正反馈！另外呢，我们想要给到大家更加完整、更加有价值的内容；我们今天发布了《100个超强机器学习算法模型》！！购买后1、【资料+社群】购买后加微信 coszhuang，添加后带小报童截图备注【ML】，我会送你一份机器学习学习和面试资料（在之前也是付费内容），同时拉入学习群，大家可以互相探讨！ps：如果遇到管家还有频繁，是这二维码或者微信号都试试哈～PS：现在所有的内容已经开通自己的网站（体验更好），可以备注“网站”。2、【免费知识星球】大家进入免费星球可以探讨更多有价值的内容3、【零花钱】转发，形成自己的海报，返佣60%。也就是：从你的二维码产生购买，你的账户立马返现￥12.编写此专栏的原因很多初学者是有这么一个痛点，就是案例，案例的完整性直接影响同学的兴致。因此，我们整理了 100个最最常见的算法模型，在你的学习路上助推一把！案例介绍算法原理数据集计算步骤Python代码示例代码细节解析所有的算法模型都是按照这样的节奏进行表述，所以是一套完完整整的案例库。一、监督学习线性回归（Linear Regression）多项式回归（Polynomial Regression）岭回归（Ridge Regression）Lasso回归（Lasso Regression）弹性网络回归（Elastic Net Regression）逻辑回归（Logistic Regression）决策树回归（Decision Tree Regression）随机森林回归（Random Forest Regression）支持向量机（SVM）非线性支持向量机多类别支持向量机核函数支持向量机稀疏支持向量机核贝叶斯支持向量机不平衡类别支持向量机K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）AdaBoost梯度提升树（Gradient Boosting Trees）XGBoost（极端梯度提升）LightGBM（轻量级梯度提升机）CatBoost贝叶斯Ridge回归贝叶斯Lasso回归二、无监督学习K均值聚类（K-Means Clustering）层次聚类（Hierarchical Clustering）密度聚类（Density-Based Clustering）谱聚类（Spectral Clustering）DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）EM聚类（Expectation-Maximization Clustering）模糊聚类（Fuzzy Clustering）主成分分析（PCA, Principal Component Analysis）线性判别分析（LDA, Linear Discriminant Analysis）t-分布随机邻域嵌入（t-SNE, t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）独立成分分析（ICA, Independent Component Analysis）自编码器（Autoencoder）关联规则学习Apriori算法Eclat算法FP-growth算法三、强化学习Q学习（Q-learning）深度Q网络（DQN）政策梯度（Policy Gradients）Actor-Critic方法深度确定性策略梯度（DDPG）优势行动者-评论家（A2C）优势行动者-评论家（A3C）信任区域策略优化（TRPO）近端策略优化（PPO）自我博弈学习（如AlphaGo）四、深度学习前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNNs）卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）自注意力模型（Transformer）生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）深度置信网络（Deep Belief Networks, DBNs）深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine, DBM）残差网络（ResNet）Inception网络U-NetYOLO（实时对象检测）Mask R-CNN（实例分割）Siamese网络（用于相似性学习）Triplet网络（用于相似性学习）多任务学习网络迁移学习和微调模型神经样式转换循环生成对抗网络（CycleGAN）五、正则化和优化技术L1 正则化（Lasso 正则化）L2 正则化（岭正则化）弹性网络正则化（Elastic Net 正则化）Dropout 正则化Batch NormalizationGradient ClippingEarly StoppingHyperparameter Tuning（如网格搜索，随机搜索）模型集成技术Bagging（Bootstrap Aggregating）BoostingStackingVoting（投票）深度学习集成数据增强六、其他算法和技术ID3 (Iterative Dichotomiser 3)C4.5CART (Classification and Regression Trees)随机森林（Random Forest）多输出树（Multi-output Trees）特征选择（Feature Selection）核方法降维高斯过程（Gaussian Processes）贝叶斯优化（Bayesian Optimization）变分贝叶斯（Variational Bayesian Methods）贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning）朴素贝叶斯（Naive Bayes）贝叶斯网络（Bayesian Networks）自然语言处理（NLP）特定算法（如BERT，GPT）图神经网络（Graph Neural Networks）以上！