博客目录 布满荆棘的人生 2022-06-09 11:17 329阅读 0赞 ## R语言学习笔记 ## ### R实现机器学习 ### [R机器学习（一）——一元回归][R] [R机器学习（二）——非线性回归][R 1] [R机器学习（三）——多元回归][R 2] [R机器学习（四）——logistics回归][R_logistics] [R机器学习（五）——决策树ID3算法][R_ID3] R机器学习（六）——决策树C4.5算法 R机器学习（七）——回归树CART算法 R机器学习（八）——K-means聚类 R机器学习（九）——层次聚类 R机器学习（十）——密度聚类DBSCAN R机器学习（十一）——Apriori关联规则 R机器学习（十二）——SVM R机器学习（十三）——时间序列模型 R机器学习（十四）——主成分分析 R机器学习（十五）——朴素贝叶斯 R机器学习（十六）——KNN算法 R机器学习（十七）——梯度提升决策树（GBDT） R机器学习（十八）——随机森林 R机器学习（十九）——Adaboost算法 [R机器学习（二十）——BP神经网络][R_BP] [R机器学习（二十一）——基于Tensorflow实现神经网络][R_Tensorflow] ## Python学习笔记 ## ### Python基础 ### [常用文件读取][Link 1] [Python2与Python3的不同][Python2_Python3] [Python正则表达式][Python] [基于python的urllib库编写网络爬虫 ][python_urllib_] [人脸检测工具face\_recognition的安装与使用][face_recognition] [Mac安装图像标注工具LabelImg][Mac_LabelImg] [Mac Python安装liblinear机器学习库][Mac Python_liblinear] [用pip安装python库下载超时的解决办法][pip_python] ### Python数据结构 ### [Python数据结构（一）——线性表：顺序表的实现][Python 1] Python数据结构（二）——线性表：链表的实现 [Python数据结构（三）——字符串：KMP算法实现][Python_KMP] 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【scikit-learn】机器学习（五）——决策树ID3算法 【scikit-learn】机器学习（六）——决策树C4.5算法 【scikit-learn】机器学习（七）——回归树CART算法 [【scikit-learn】机器学习（八）——K-means聚类 ][scikit-learn_K-means_] 【scikit-learn】机器学习（九）——层次聚类 【scikit-learn】机器学习（十）——密度聚类DBSCAN 【scikit-learn】机器学习（十一）——Apriori关联规则 【scikit-learn】机器学习（十二）——SVM 【scikit-learn】机器学习（十三）——时间序列模型 【scikit-learn】机器学习（十四）——主成分分析 【scikit-learn】机器学习（十五）——朴素贝叶斯 【scikit-learn】机器学习（十六）——KNN算法 【scikit-learn】机器学习（十七）——梯度提升决策树（GBDT） 【scikit-learn】机器学习（十八）——随机森林 【scikit-learn】机器学习（十九）——Adaboost算法 【scikit-learn】机器学习（二十）——BP神经网络 【scikit-learn】机器学习（二十一）——基于Tensorflow实现神经网络 [【scikit-learn】机器学习（二十二）——图片聚类：k-means算法的python实现][scikit-learn_k-means_python] [ ][Link 2] ## Machine Learning学习笔记 ## [【Trick】决策树剪枝][Trick] [【Trick】核技巧][Trick 1] [【Trick】数据预处理的常用方法][Trick 2] [【Trick】机器学习特征工程处理（一）][Trick 3] [【异同】信息增益、Gini、信息增益率][Gini] [【异同】决策树ID3和C4.5的异同][ID3_C4.5] [【异同】LR和SVM的异同][LR_SVM] [【异同】梯度提升决策树和随机森林的异同][Link 3] [【ML算法】监督学习——线性回归][ML] [【ML算法】监督学习——逻辑回归][ML 1] [【ML算法】监督学习——决策树ID3算法][ML_ID3] 【ML算法】监督学习——决策树C4.5算法 [【ML算法】监督学习——支持向量机][ML 2] [【ML算法】监督学习——KNN算法][ML_KNN] [【ML算法】无监督学习——K-means聚类][ML_K-means] 【ML算法】无监督学习——层次聚类 【ML算法】无监督学习——DBCAN聚类 [【ML算法】无监督学习——关联规则Apriori][ML_Apriori] 【ML算法】集成学习——随机森林（RF） 【ML算法】集成学习——GBDT 【ML算法】集成学习——Adaboost 【ML算法】集成学习——xgboost ## Machine Learning算法底层实现（基于python） ## 【ML算法实现】监督学习——线性回归 【ML算法实现】监督学习——逻辑回归 【ML算法实现】监督学习——决策树ID3算法 【ML算法实现】监督学习——决策树C4.5算法 【ML算法实现】监督学习——支持向量机 【ML算法实现】监督学习——KNN算法 【ML算法实现】无监督学习——K-means聚类 【ML算法实现】无监督学习——层次聚类 【ML算法实现】无监督学习——DBCAN聚类 【ML算法实现】无监督学习——关联规则Apriori 【ML算法实现】集成学习——随机森林（RF） 【ML算法实现】集成学习——GBDT 【ML算法实现】集成学习——Adaboost 【ML算法实现】集成学习——xgboost ## 推荐系统专题 ## [推荐系统——算法概述][Link 4] 推荐系统——冷启动问题 ## Deep Learning学习笔记 ## ### 算法学习 ### [Deep Learning常用数据集][Deep Learning] [相对熵与交叉熵][Link 5] [AutoEncoder详解][AutoEncoder] [VAE详解][VAE] [相似图片搜索算法介绍][Link 6] [常见超分辨率处理方法][Link 7] [防止过拟合的处理方法][Link 8] ### Tensorflow ### [卷积神经网络简介][Link 9] [基于Tensorflow实现AutoEncoder][Tensorflow_AutoEncoder] [LeNet5神经网络简介及TensorFlow实现 ][LeNet5_TensorFlow_] 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