Руководства по машинному обучению

На этой странице перечислены все учебные пособия по машинному обучению, доступные в Statorials.

Введение в машинное обучение
Контролируемое или неконтролируемое обучение
Алгоритмы регрессии и классификации
Компромисс смещения и дисперсии

Линейная регрессия
Простая линейная регрессия ( R , Python )
Множественная линейная регрессия ( R , Python )

Классификация
Логистическая регрессия (R, Python )
Линейный дискриминантный анализ ( R , Python )
Квадратичный дискриминантный анализ ( R , Python )

Как оценить адекватность модели
Что такое переоснащение?
Перекрестная проверка с исключением одного ( R , Python )
Перекрестная проверка K-Fold ( R , Python )

Выбор модели
Лучший выбор подмножества
Пошаговый выбор ( R )

Регуляризация
Ридж-регрессия ( R , Python )
Лассо-регрессия ( R , Python )

Уменьшение размеров
Регрессия главных компонентов (R , Python )
Частичные наименьшие квадраты ( R , Python )

Расширенные регрессионные модели
Полиномиальная регрессия ( R , Python )
Сплайны многомерной адаптивной регрессии ( R , Python)

Древовидные методы
Деревья классификации и регрессии ( R )
Упаковка ( R )
Случайные леса ( R )
Повышение ( R )

Обучение без присмотра
Анализ главных компонентов в R
Кластеризация K-средних в R
Кластеризация K-медоидов в R