本文已收录到：机器学习笔记 专题
- 机器学习的学习顺序、书籍和一些体会
- 朴素贝叶斯 – 根据男性特征分析女性是否嫁的问题
- 感知机 – 一种二分类线性分类模型，划分红豆和绿豆
- 逻辑斯谛回归 – 不那么生硬的划分红豆和绿豆
- 支持向量机：线性可分支持向量机与硬间隔最大化
- 支持向量机：线性可分支持向量机与软间隔最大化
- 利用集成方法提高基分类器分类性能
- 集成方法之Bagging装袋法：三个臭皮匠投票、少数服从多数
- 集成方法之Boosting提升方法：更像现实中实际学习的模型
- 决策树不仅可以做分类，还可以回归：回归树
- K-均值聚类算法，对无标签数据进行分组汇聚
- Apriori算法进行关联分析
- 使用FP-growth算法高效的挖掘海量数据中的频繁项集
- 维度是什么？数据降维方法，降维的用途
- 最广泛的降维算法：主成分分析（PCA）【原理讲解+代码】
- 人工神经网络（ANN）及BP算法原理
- 深度学习常用数据集、发展脉络和工具框架介绍
- 自编码器 – 经典的无监督学习神经网络、领会它的思想
- 卷积神经网络：卷积就是特征提取器，就是CBAPD
- 循环神经网络（RecurrentNN）：有记忆的神经网络
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前序课程：支持向量机
提升决策树的准确性性能
在之前我们学习过决策树，现在我们考虑下如何提升决策树的准确性。
使用集成学习方法，集成学习方法有两个主要类别，分别是序列方法和并行方法。他们主要有代表性的算法分别为boosting和bagging算法。
Bagging算法：https://gaozhiyuan.net/machine-learning/bagging.html
Boosting算法：https://gaozhiyuan.net/machine-learning/boosting.html
