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对于统计机器学习入门,请给一个学习大纲

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理解!以下是一个适用于入门统计机器学习的学习大纲:1. 数学基础线性代数:复习矩阵运算、向量空间、特征值分解等基本概念。微积分:复习导数、偏导数、梯度、链式法则等基本概念。概率论与统计学:了解概率分布、期望、方差、最大似然估计等基本概念。2. 机器学习基础监督学习和无监督学习:了解监督学习和无监督学习的基本概念和区别。模型评估与选择:学习常见的模型评估指标,如准确率、精确率、召回率、F1分数等,以及交叉验证、混淆矩阵等评估方法。3. 统计学习算法线性回归:学习线性回归模型的原理、损失函数、参数估计方法等。逻辑回归:了解逻辑回归模型在分类问题中的应用,学习逻辑回归的原理和参数估计方法。决策树与随机森林:了解决策树和随机森林算法的原理和应用。4. 实践项目学习项目:选择一些经典的机器学习项目,如手写数字识别、房价预测等,通过实践加深对理论的理解。个人项目:设计并实现一个个人项目,可以是根据自己的兴趣领域,如文本分类、图像识别等。5. 深入学习支持向量机(SVM):深入学习支持向量机算法的原理和优化方法。聚类算法:了解常见的聚类算法,如K均值聚类、层次聚类等。6. 社区和资源参与社区:加入机器学习和数据科学的社区,如GitHub、Kaggle等,与其他学习者交流经验和参与竞赛。在线资源:利用在线  详情 回复 发表于 2024-5-17 10:46
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一粒金砂(中级)

沙发
 

以下是统计机器学习入门的学习大纲:

第一阶段:统计学基础

  1. 概率与统计基础

    • 概率论基本概念,包括概率分布、随机变量、期望和方差等。
    • 统计学基本概念,包括样本、总体、参数估计和假设检验等。
  2. 线性代数基础

    • 矩阵和向量运算,包括矩阵乘法、逆矩阵和特征值分解等。
  3. 微积分基础

    • 导数和积分的基本概念和运算法则。

第二阶段:机器学习基础

  1. 监督学习与非监督学习

    • 监督学习和非监督学习的基本原理和应用。
  2. 线性回归与逻辑回归

    • 学习线性回归和逻辑回归模型的基本原理、参数估计和模型评估。
  3. K近邻算法

    • 了解K近邻算法的基本原理和应用场景。

第三阶段:统计机器学习算法

  1. 朴素贝叶斯算法

    • 学习朴素贝叶斯算法的基本原理、参数估计和模型评估。
  2. 决策树与随机森林

    • 掌握决策树和随机森林算法的基本原理、构建方法和应用场景。
  3. 支持向量机

    • 了解支持向量机算法的基本原理、核函数和参数调优方法。

第四阶段:深入学习与应用

  1. 模型评估与调优

    • 掌握模型评估方法,如交叉验证和网格搜索等。
  2. 特征工程

    • 学习特征选择、特征变换和特征提取等技术。
  3. 实践项目

    • 完成一到多个实践项目,包括数据集收集、预处理、模型训练和评估等步骤。

第五阶段:拓展与深入研究

  1. 深度学习基础

    • 了解深度学习的基本概念和常用算法,如神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
  2. 高级主题

    • 深入学习统计机器学习的高级主题,如集成学习、半监督学习和强化学习等。
  3. 持续学习

    • 关注统计机器学习领域的最新研究成果和应用案例,不断学习和拓展自己的知识。
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一粒金砂(中级)

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以下是一个针对统计机器学习入门的学习大纲:

  1. 统计学基础:

    • 复习基本的概率论和统计学知识,包括概率分布、期望、方差、统计推断等。
    • 学习常见的统计学方法和概念,如最大似然估计、贝叶斯推断、假设检验等。
  2. 线性回归:

    • 学习线性回归模型的原理和应用,了解参数估计方法和模型评估指标。
    • 掌握线性回归模型的常见变种,如岭回归、Lasso回归等。
  3. 分类算法:

    • 学习常见的分类算法,包括逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯等。
    • 探索分类算法的原理和应用场景,了解不同算法的优缺点。
  4. 聚类算法:

    • 学习聚类算法的基本原理,包括K均值聚类、层次聚类等。
    • 掌握聚类算法的应用和评价方法,了解如何选择合适的聚类算法。
  5. 降维和特征选择:

    • 学习降维和特征选择的方法,包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。
    • 探索降维和特征选择在模型训练中的作用和意义。
  6. 交叉验证和模型选择:

    • 学习交叉验证的原理和方法,了解如何使用交叉验证评估模型性能。
    • 掌握模型选择的策略和技巧,如网格搜索、交叉验证选取最佳模型等。
  7. 集成学习:

    • 了解集成学习的概念和优势,掌握常见的集成学习方法,如随机森林、梯度提升树等。
    • 学习如何使用集成学习提高模型的泛化能力和稳定性。
  8. 实践项目:

    • 参与实际的统计机器学习项目,如数据分析、预测建模等。
    • 在实践中不断调整算法和参数,优化模型性能和泛化能力。
  9. 持续学习与进阶:

    • 关注统计机器学习领域的最新研究成果和发展动态,持续学习并跟进。
    • 深入学习更高级的统计机器学习算法和技术,如深度学习、贝叶斯优化等。

以上是一个初步的学习大纲,你可以根据自己的兴趣和实际需求进一步深入学习和实践。祝学习顺利!

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一粒金砂(中级)

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理解!以下是一个适用于入门统计机器学习的学习大纲:

1. 数学基础

  • 线性代数:复习矩阵运算、向量空间、特征值分解等基本概念。
  • 微积分:复习导数、偏导数、梯度、链式法则等基本概念。
  • 概率论与统计学:了解概率分布、期望、方差、最大似然估计等基本概念。

2. 机器学习基础

  • 监督学习和无监督学习:了解监督学习和无监督学习的基本概念和区别。
  • 模型评估与选择:学习常见的模型评估指标,如准确率、精确率、召回率、F1分数等,以及交叉验证、混淆矩阵等评估方法。

3. 统计学习算法

  • 线性回归:学习线性回归模型的原理、损失函数、参数估计方法等。
  • 逻辑回归:了解逻辑回归模型在分类问题中的应用,学习逻辑回归的原理和参数估计方法。
  • 决策树与随机森林:了解决策树和随机森林算法的原理和应用。

4. 实践项目

  • 学习项目:选择一些经典的机器学习项目,如手写数字识别、房价预测等,通过实践加深对理论的理解。
  • 个人项目:设计并实现一个个人项目,可以是根据自己的兴趣领域,如文本分类、图像识别等。

5. 深入学习

  • 支持向量机(SVM):深入学习支持向量机算法的原理和优化方法。
  • 聚类算法:了解常见的聚类算法,如K均值聚类、层次聚类等。

6. 社区和资源

  • 参与社区:加入机器学习和数据科学的社区,如GitHub、Kaggle等,与其他学习者交流经验和参与竞赛。
  • 在线资源:利用在线
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